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发表于 2025-4-10 05:34:21
DeepSeek是由字节跳动开发的一系列模型，在不同任务和场景下会采用多种策略进行模型蒸馏 。
在图像领域，DeepSeek可能会使用预训练的大型视觉模型作为教师模型来进行蒸馏。例如，基于一些在大规模图像数据集（如ImageNet等）上取得优异性能的经典卷积神经网络（CNN）架构，像ResNet系列、VGG等。这些成熟的模型在图像特征提取、分类能力等方面有着深厚的积累，DeepSeek可以利用它们的知识来引导自身模型的训练。通过将教师模型学习到的特征表示、分类决策边界等知识传递给学生模型（即DeepSeek模型），使得DeepSeek在相同或相似任务上能够更快收敛且达到更好的性能。
在自然语言处理方面，对于文本相关的DeepSeek模型，常常会以像BERT、GPT等这类在语言理解和生成任务中表现卓越的模型作为教师。BERT在预训练过程中对大量文本数据进行无监督学习，学习到了丰富的语言语义和语法知识。DeepSeek可以通过与BERT模型进行对比学习，例如在句子表征、文本分类等任务上，让DeepSeek模型模仿BERT模型对文本的编码方式和预测结果。而对于生成式任务，GPT这类具有强大文本生成能力的模型也可以作为教师，DeepSeek通过学习GPT在生成文本时的概率分布、词序排列等知识，优化自身在文本生成方面的表现。
此外，DeepSeek自身在某些任务上训练出的较大规模模型也可以作为教师模型，对其轻量化版本进行蒸馏。这样可以在不损失太多性能的前提下，显著减小模型的大小，提高模型的部署效率和运行速度，满足不同设备和应用场景的需求。比如在移动端设备上，轻量化的DeepSeek模型经过从大规模模型的蒸馏学习后，能够以较小的计算资源消耗实现与较大模型相近的功能。总之，DeepSeek在模型蒸馏时会根据具体任务和目标，灵活选择合适的教师模型来促进自身模型的发展和优化。 |
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