🚀🚀🚀DeepSeek R1 弯道超车的秘诀！！！

前言

整个假期不管是视频还是公众号，都被Deepseek R1刷屏了，作为国人看到自己国家的大模型如此披荆斩棘，所向披靡，实在令人扬眉吐气，中国的国运到了啊！

最令人振奋的是，Deepseek R1训练成本仅几百万美元，而chatgpt-4o的训练成本约一亿美元！

所以，今天我们来看看 DeepSeek R1 弯道超车的秘诀！！！

文章同步在公众号：萌萌哒草头将军，欢迎关注

蒸馏模型（大白话版本）

阅读官方文档时发现提到了蒸馏模型

蒸馏模型是一种利用 知识蒸馏（Knowledge Distillation）技术从更大的教师模型（千亿参数规模的LLM）中迁移核心能力后得到的轻量化模型（学生模型）。

大白话就这么简单，专业解释可以看文末！

这类模型可以在保持高性能的同时显著降低计算成本和部署门槛。

模型	参数量	单次推理耗时（GPU）	内存占用
教师模型（原始）	100B	5000ms	80GB
DeepSeek-R1	10B	300ms	8GB

我们举个例子，

当你问大模型：鸡兔同笼，共有头 10 个，脚 28 只，问鸡和兔各多少只？

教师模型会这么推理：

步骤1：设鸡有x只，兔有y只。
步骤2：根据头数，x + y = 10。
步骤3：根据脚数，2x + 4y = 28。
步骤4：解方程组得x=6，y=4。
答案：鸡6只，兔4只。

蒸馏模型会模仿教师模型的推理思路，并且通过参数微调使结果输出一致：

步骤1：总头数10，假设全是鸡，脚数为20。
步骤2：实际脚数28，多出8只脚。
步骤3：每只兔比鸡多2只脚，8÷2=4，因此兔有4只。
步骤4：鸡的数量为10-4=6只。
答案：鸡6只，兔4只。

简单地说，蒸馏模型的作用如下三点：

1. 压缩模型：减少参数量和计算成本，适合边缘部署；
2. 保留性能：继承教师模型的逻辑推理、泛化能力，性能损失小；
3. 提升效率：降低推理延迟和资源消耗，扩展至移动端、实时服务等场景。

Deepseek R1是基于一种更加复杂的教师模型提炼出来的推理模型，而下面这些是基于Deepseek R1和其他模型进一步提炼出来的学生模型。

Model	Base Model	Download
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B	Qwen2.5-Math-1.5B	🤗 HuggingFace
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B	Qwen2.5-Math-7B	🤗 HuggingFace
DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B	Llama-3.1-8B	🤗 HuggingFace
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B	Qwen2.5-14B	🤗 HuggingFace
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B	Qwen2.5-32B	🤗 HuggingFace
DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B	Llama-3.3-70B-Instruct	🤗 HuggingFace

📌 蒸馏模型的关键概念（专业解释）

相信下面的专业解释会令人头大，所以我放在了文末，感兴趣的小伙伴可以继续阅读！

知识蒸馏（Knowledge Distillation）通过教师模型生成的 软目标（Soft Targets），结合 温度参数（Temperature, T） 平滑概率分布，并使用 交叉熵损失（CE Loss）和 KL 散度（KL Loss） 优化学生模型，使其在保持较小规模的同时，高效学习教师模型的知识。

什么是软目标（Soft Targets）

传统的神经网络训练使用硬标签（Hard Labels），比如手写数字识别里“8”就是 100% 属于 “8”类别，其他类别全是0%。

但教师模型的输出概率分布更丰富，比如 “8” 可能有 80% 概率属于 “8”，10% 概率属于 “3”，5% 属于 “0”。这种信息能帮助学生模型更好地学习类别间的关系。

什么是温度参数（Temperature, T）

在蒸馏过程中，我们可以调整一个温度系数 来平滑教师模型的输出概率：

$$p_i = \frac{e^{z_i / T}}{\sum_j e^{z_j / T}}$$

对应的概率分布图如下：

image.png

较高的 T 值 会让概率分布变得更平滑，强调类别间的相似性，让学生模型学习到更丰富的信息。

什么是损失函数（Distillation Loss）

知识蒸馏的损失通常由两个部分组成：

• 交叉熵损失（CE Loss） ：确保学生模型正确分类
• KL 散度（Kullback-Leibler Divergence） ：让学生模型的输出模仿教师模型

总体损失函数$：L = \alpha \cdot L_{CE} + (1 - \alpha) \cdot L_{KL}$

其中$\alpha$是权重系数，平衡两种损失的影响，下面是损失函数对应的损失曲线：

image.png

我们再来一个简单的例子：识别图像里的动物是猫还是狗。

教师模型给出的结果可能如下：

步骤1: 训练教师模型，准确率：95%，给出概率分布：猫：0.9, 狗：0.1
步骤2: 获取软目标，引入温度参数T，平滑处理之后：猫：0.8, 狗：0.2
步骤3: 训练学生模型，将学生模型的输出与真实标签进行比较，计算交叉熵损失。
    同时，我们也计算学生模型输出与教师模型的软目标之间的KL散度。
    KL散度衡量两个概率分布之间的差异，帮助学生模型学习教师模型的知识。
    得到学生模型的损失函数。
步骤 4: 微调学生模型：通过反向传播更新学生模型的权重，拟合教师模型的软目标。

由此得到一个学生模型，虽然它的规模更小，但是的性能得到了提升，准确率可以达到90%

总结

DeepSeek-R1 的成功证明，通过技术创新（如知识蒸馏、领域专注和高效架构设计），可以在低成本下实现高性能，

DeepSeek-R1不仅推动大模型行业从“堆参数”转向“精准优化”，也为 AI 落地提供更高效的路径!