数据蒸馏是什么意思

数据蒸馏是一种将大型模型的知识转移到小型模型的技术。这个过程就像教一位经验丰富的老师把知识传授给学生，学生模型从教师模型中学习，掌握核心能力却体积更小。实际应用中，一个10GB的教师模型可以将知识蒸馏到只有1GB的学生模型，保持90%的性能却减少90%的存储需求。这种方法在移动设备和边缘计算中特别有用，让小型设备也能运行复杂AI功能。

数据蒸馏在工业界已有多个成功案例。谷歌使用技术将一个庞大的BERT模型压缩到原来的1/8大小，同时保持相似的语言理解能力。百度通过知识蒸馏将PaddlePaddle框架中的大型图像识别模型缩小，使其能在手机上实时运行人脸识别。Facebook利用该方法将推荐系统模型压缩到原来的1/10，大幅降低了服务器能耗。这些案例展示了数据蒸馏在提高AI效率方面的实际价值。