我最近开始尝试蒸馏大型推理模型，比如 DeepSeek R1。 但我发现一个问题R1 的中间推理部分（think）太长，导致显存爆炸、训练速度慢、student 学不动。

这里将探讨一下如何解决这个问题

1. 为什么 R1 的 think 会这么长；
2. 长 think 带来的问题；
3. 三种解决策略；
4. 实际可用的蒸馏流程。

一、为什么 DeepSeek R1 的 think 会很长

DeepSeek R1 属于显式推理（Reasoning）模型。 这类模型在训练时被鼓励“逐步展开思考”，输出完整的思维链。 例如：

<think>首先，我们设输入矩阵为 A。接着计算 A×B 的每个分量。再验证结果是否正确。</think><final>最终答案是 42。</final>

这样的输出看起来像人类在“认真思考”， 但实际生成的 think 通常上千个 token， 甚至比原问题长十倍以上。

二、为什么长 think 会成为蒸馏的障碍

1. 显存压力大小模型（student）往往上下文长度有限，比如 2k～4k tokens。 当 teacher 的 think 太长时，一个样本就可能超限，训练时容易 OOM。
2. 冗余信息过多R1 的 think 中包含大量“自我解释”“重复验证”等低价值 token。 学生模型学习这些冗余信息，既浪费算力，又容易学到“啰嗦风格”。
3. 泛化性下降如果学生模型只学会“照搬”长推理文本， 它可能会生成看似有逻辑、实则冗长的思维过程， 而不是快速、有效地得出结论。

三、三种应对策略

1. 压缩或总结 think

让模型或另一个强模型（如 GPT-4）自动总结 think 内容， 保留核心推理逻辑，去掉冗余描述。

示例伪代码：

def compress_think(think_text):    prompt = f"请总结下面的推理过程，保留关键逻辑，不超过200字：\n{think_text}"    summary = teacher_model.generate(prompt)    return summary

这样，蒸馏数据中存储的是 think_short， 大幅减少 token 数量，但保留了思维链的主干。

2. 结构化蒸馏（只学习推理框架）

不要求 student 完整复现 teacher 的思考过程， 而是只学习思考的“结构”。

例如把 think 重写为结构化模板：

<think>Step 1: 分析已知条件Step 2: 建立方程Step 3: 求解结果</think><final>答案为 5</final>

这样学生模型只需模仿推理的步骤形式， 不必记住长篇解释，从而保持逻辑性和效率。

3. 调整训练损失（降低 think 权重）

在训练阶段，对 think 部分的损失降低权重， 只重点优化 final 部分。

示例做法：

loss = 0.3 * loss_think + 1.0 * loss_final

或者对 think 区段随机采样一部分计算 loss， 既能学到推理习惯，又不会因为长文本拖慢训练。

四、推荐的实际流程

1. 生成原始 teacher 数据例如：

   {  "prompt": "2+3等于几？",  "think": "首先，2加3得到5。",  "final": "5"}
   

2. 压缩 think 内容得到：

   {  "prompt": "2+3等于几？",  "think_short": "2+3=5。",  "final": "5"}
   

3. 构造训练样本

   input = prompt + "\n请思考后作答。\n"label = "<think>" + think_short + "</think>\n<final>" + final
   

4. 训练时降低 think 权重

   total_loss = 0.3 * loss_think + loss_final
   

这样，学生模型既能学到“先思考、再回答”的习惯， 又不会被冗长的推理文本拖垮。

3点吧

1. 压缩或总结冗长的 think；
2. 结构化表达推理框架；
3. 降低 think 区段在训练中的权重。

这样做，能在保证推理能力的前提下，显著减小训练负担。

​最后

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