主要分为如下几个步骤

一、训练数据怎么来的？

DeepSeek 的蒸馏训练，离不开一份优质的“老师批改过的作业”。 这里的“作业”指的就是教师模型生成的推理样本。它先拿到一大批输入数据，输出对应的高质量结果，再把这些“问题 + 答案”配对数据交给学生模型学习。

当然，DeepSeek 不只是照搬这些数据，还加了一步“数据增强”。 通过改写、扩展或轻微修改原始样本，让学生模型看到更多表达方式、更多场景，这样模型学起来才更全面，也更有泛化能力。

二、训练是怎么教的？

DeepSeek 用的是一种叫“监督微调（SFT）”的方式。 简单说，就是让学生模型模仿老师的输出。老师告诉你每个答案的大致“概率分布”，学生则不断调整自己，尽量做到回答方式、思考路径都接近老师。

为了让学生既会模仿又能真正理解，DeepSeek 在损失函数上也做了点设计。 它把“软标签”和“硬标签”结合在一起：

• 软标签让模型学老师的“思路”；
• 硬标签让模型学会给出正确答案。 两者结合后，学生既能学到精髓，又能保持稳定的性能。

三、优化是怎么做的？

蒸馏过程里还有几个关键的小技巧。 首先是“温度参数”。 这玩意控制的是老师输出分布的“平滑度”。刚开始时温度高一点，让学生容易看懂老师的整体模式；等训练到后期，再慢慢降温，让学生能更精准地对齐老师的输出。

其次是“动态学习率”。 DeepSeek 会根据训练效果自动调整学习率。学得太快容易乱，学得太慢又浪费时间，所以系统会不断微调，让模型既稳又快地收敛。

最后，还有“正则化”。 这是防止模型“死记硬背”的一种办法。比如用 L2 惩罚项，让参数别太大，从而避免过拟合。

四、最后的结果

经过这一整套训练下来，DeepSeek 的蒸馏模型不仅性能能追上大模型，甚至在一些特定任务上还能超越。更重要的是——它跑得快、占资源少，能轻松落地在算力有限的场景里。

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