知识蒸馏能让小模型变得更强吗？

是的，知识蒸馏可以通过将大型复杂"教师"模型的已学知识迁移到小型"学生"模型中，显著增强学生模型的能力。该技术在保持效率的同时提升学生的能力。

关键原理是训练学生模仿教师的输出，特别是软化的概率分布或 logits，而不仅仅是硬标签，从而捕获细微的模式。必要条件包括高性能的预训练教师模型和为学生设计的兼容架构。该方法在自然语言处理和计算机视觉等深度学习任务中广泛适用，但需要仔细调整蒸馏损失中的温度等超参数。注意事项包括确保教师的知识具有相关性，以及避免训练过程中的过拟合。

该方法能使小模型接近大模型的准确率，便于在智能手机或边缘系统等资源受限设备上实际部署，从而带来显著的商业价值。实施时通常在训练中将 logits 蒸馏与标准监督学习结合，在实时推荐引擎或设备端 AI 等商业场景中实现更快的推理和更低的运营成本。