微调与蒸馏与迁移学习：它们之间有何区别？

随着-R1及其蒸馏模型的发布，许多机器学习工程师都在思考：蒸馏和微调之间有什么区别？为什么在大型语言模型兴起之前非常流行的迁移学习，现在似乎被遗忘了吗？

在本文中，我们将深入探讨它们的差异，并确定哪种方法最适合哪种情况。

注意：虽然本文重点关注大型语言模型，但这些概念也适用于其他AI模型。

1. 微调

虽然这种方法在大型语言模型时代之前就已经被使用，但它在出现之后获得了巨大的普及。如果你知道GPT代表什么——“生成式预训练变换器”（ Pre- ），就很容易理解这种崛起的原因。“预训练”部分表明模型已经接受过训练，但可以针对特定目标进行进一步训练。这就是微调的作用所在。

简单来说，微调是一个过程，我们采用一个预训练模型（它已经从一个巨大的数据集中学习了一般模式），然后在较小的、特定任务的数据集上对其进行进一步训练。这有助于模型在专门的任务或领域（如医疗建议或法律文本）上表现更好。

优势缺点示例2. 蒸馏

蒸馏，或知识蒸馏，是使用较大、更复杂的模型（“教师”）训练较小、更高效的模型（“学生”）的过程。目标是利用教师模型的知识创建一个运行更快、使用更少内存的学生模型。

蒸馏的一个关键方面是使用软标签而不是标准的硬标签。有什么区别呢？

通常，大型语言模型首先为每个可能的单词生成概率。之后，选择概率最高的单词。例如，如果你问一个大型语言模型：

谁是现任美国总统？

概率分布可能如下所示：

在“标准”训练中，使用硬标签——意味着正确答案（例如，“特朗普”）被设置为100%概率，而所有其他单词被分配0%概率。然而，在知识蒸馏中，我们使用来自教师模型的软标签，允许学生模型从完整的概率分布中学习。这有助于学生模型学习其教师模型的“思维方式”。

优势缺点示例