你刚买了最新的iPhone，兴奋地想要在手机上运行GPT、Qwen、DeepSeek等主流大模型。然而现实却给了你一记重锤——即使是最强的手机芯片，也根本跑不动那个拥有1750亿参数的庞然大物。

能不能让小模型拥有大模型的智慧？

这就是知识蒸馏要解决的问题。就像武功传承一样——让高手（大模型）把经验传授给徒弟（小模型）。

这篇文章会告诉你：

• 为什么大模型的"谦虚"比"自信"更有价值？

• 小模型如何学习大模型的思考过程？

一、模型温度：让模型"说出真心话"

模型的温度参数（Temperature）是什么？

（1）从一个翻译例子说起

研究人员训练了一个超大的翻译模型，翻译质量接近人类专业译者。当他们要把"我很饿"翻译成英文时，模型给出了标准答案："I am hungry"。

但是，当研究人员深入查看模型内部时，发现了一个有趣的现象。模型的"内心独白"其实是这样的：

输入："我很饿"模型的思考过程：

• "I am hungry" (最佳翻译) - 85%

• "I'm hungry" (口语化) - 12%

• "I feel hungry" (更正式) - 2%

• "I am starving" (更强烈) - 1%

你看，这个大模型不只是知道标准答案，它还理解了语言的细微差别：什么时候用缩写，什么时候用正式表达，甚至知道"饿"的不同程度。这些概率分布包含了模型对语言的深层理解。

（2）温度参数（Temperature），控制模型"谦虚"程度的开关

如何让模型把这些宝贵的"内心想法"表达出来？这就是温度参数发挥作用的地方。在实际操作中，我们用一个叫"温度"（Temperature）的参数来控制模型输出概率分布的"平滑程度"。

• 低温度（T=1）：模型很"自信"，输出：[85%, 15%, 0%, 0%] - 只关注最优答案

• 高温度（T=5）：模型变"谦虚"，输出：[45%, 35%, 15%, 5%] - 承认其他可能性

（3）为什么"谦虚"的模型更有价值？

这就像问一个翻译专家："这句话怎么翻译？"

（1）自信的专家（低温度）："I am hungry！就这样翻译！"
→ 学生只学到了答案，没学到思考过程

（2）谦虚的专家（高温度）："主要是'I am hungry'，不过口语中也可以说'I'm hungry'，如果想表达更强烈的饥饿感可以用'I'm starving'，正式场合可能更适合'I feel hungry'..."
→ 学生不仅学到了答案，还学到了语言的微妙差别和使用场景

温度参数本质上是在控制模型"教学"的方式。高温度让模型变成一个好老师，不仅给出答案，还解释为什么这样回答，什么情况下可以有其他选择。

这种"谦虚"的概率分布包含了模型的核心智慧，正是知识蒸馏技术想要传递给小模型的宝贵知识。

二、知识蒸馏：让小模型"偷师学艺"

知识蒸馏（Knowledge Distillation）如何让小模型"偷师学艺"？

知识蒸馏的巧妙之处在于，让小模型不只学习答案，更要学习大模型的"思考过程"。

还是刚才的例子。

大模型（老师）："我很饿"应该翻译成：

• "I am hungry" - 85%

• "I'm hungry" - 12%

• "I feel hungry" - 2%

• "I am starving" - 1%

小模型（学生）：我不只要学会输出"I am hungry"，还要理解为什么其他翻译也有一定可能性，以及它们之间的微妙区别。

这样训练出来的小模型，就能在遇到"我饿死了"时，知道应该选择更强烈的表达"I'm starving"。

知识蒸馏（Knowledge Distillation）的训练过程是什么？

知识蒸馏的训练分为两个阶段：

（1）第一阶段：训练老师

用海量数据训练一个大而强的翻译模型，不在乎模型大小和推理速度，只追求翻译质量。

（2）第二阶段：老师教学生

• 给老师和学生看同一个中文句子

• 老师输出"软"概率分布（包含多种翻译可能性）

• 学生不只学标准答案，更学老师的概率分布

• 逐渐让学生的思考方式接近老师

这个过程就像一个经验丰富的译者在指导新手：不只告诉你怎么翻译，还告诉你为什么这样翻译，什么情况下可以有其他选择。

一、大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生

2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：

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二、如何学习大模型 AI ？

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由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？

• 大模型是怎样获得「智能」的？

• 用好 AI 的核心心法

• 大模型应用业务架构

• 大模型应用技术架构

• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识

• 提示工程的意义和核心思想

• Prompt 典型构成

• 指令调优方法论

• 思维链和思维树

• Prompt 攻击和防范

• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG

• 搭建一个简单的 ChatPDF

• 检索的基础概念

• 什么是向量表示（Embeddings）

• 向量数据库与向量检索

• 基于向量检索的 RAG

• 搭建 RAG 系统的扩展知识

• 混合检索与 RAG-Fusion 简介

• 向量模型本地部署

• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG

• 什么是模型

• 什么是模型训练

• 求解器 & 损失函数简介

• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它

• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调

• Transformer结构简介

• 轻量化微调

• 实验数据集的构建

• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型

• 带你了解全球大模型

• 使用国产大模型服务

• 搭建 OpenAI 代理

• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion

• 在本地计算机运行大模型

• 大模型的私有化部署

• 基于 vLLM 部署大模型

• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型

• 部署一套开源 LLM 项目

• 内容安全

• 互联网信息服务算法备案

• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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