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模型蒸馏是指利用“教师模型”生成的答案、解题步骤或评价结果，训练“学生模型”的技术过程。学生模型通过吸收教师模型的部分能力优化自身表现。作为一种中性的机器学习方法，蒸馏不仅提升了人工智能的开发与应用效率，更为全球更多企业及国家参与模型研发提供了新机遇。
蒸馏如何提升模型学习能力
以数学解题为例，开发者利用教师模型生成经核验的答案与步骤作为训练数据，指导学生模型学习问题分解、逻辑推导及结果验证。训练完成后，需通过新题目测试其泛化能力。
在此过程中，学生模型并非直接复制教师模型的权重文件，而是基于自身基础、样本质量及训练策略习得能力。这要求开发者在任务设计、数据筛选及效果评估上投入大量技术研发工作。
早期蒸馏主要用于将大模型能力迁移至小模型以降低部署成本。随着大语言模型的发展，其应用已扩展至指令遵循、代码生成及工具使用等领域。教师模型既可示范作答，也可进行多答案比对与评价，使蒸馏技术兼具模型压缩与特定任务能力构建的双重价值。
本质上，蒸馏描述了模型学习的通用机制。无论企业优化产品、机构开展实验还是跨国合作开发，均可采用此方法。训练规模、竞争关系及国别差异均不改变其技术原理。
实现已有能力的高效利用
尽管大型模型任务处理广泛，但在文本分类、信息提取等固定业务流程中，企业更倾向于使用成本可控、响应迅速且稳定的专用模型。通过蒸馏将核心能力迁移至小模型，可显著降低运行开支，提升普及率。
前沿模型企业正积极推动该技术的应用。例如，OpenAI 于 2024 年推出模型蒸馏工作流，助力开发者利用强模型输出微调平台内的小模型，从而改善特定任务表现。
此外，蒸馏大幅提高了训练数据的生产效率。开发者结合规则验证与专家审核，将教师模型生成的答案与解释转化为高质量样本，使人工作业更聚焦于专业标准制定与疑难案例处理。这使得中小企业和专业团队能围绕数据质量与行业理解参与模型开发竞争。
安全能力同样可通过蒸馏迁移。将风险识别、拒答机制及隐私过滤纳入训练目标，并将其部署至低成本模型，有助于在更多场景中普及安全工具。
助力全球积累开发能力
蒸馏技术降低了人工智能开发的门槛。资源有限的国家可立足本土产业与公共服务需求，利用现有模型及筛选后的样本开展训练，在实践中逐步积累研发经验。
首先，模型能更贴近本地需求。针对各国语言、行业流程及制度的差异，本地团队可组织专家定义任务与标准，结合教师模型样本进行训练，实现通用能力与本地知识的融合。
其次，本地团队获得了自主部署与持续改进的主动权。结合开放模型与本地部署，可减少对外部大型计算设施及境外服务的依赖，尤其适合网络条件有限或预算紧张的机构。当地团队可根据反馈独立调整模型，无需完全依赖外部平台。
长远来看，这将促进人才与组织能力的积累。通过参与样本设计、训练测试及部署全流程，团队可掌握模型开发核心技术。若国际合作能涵盖模型、方法、工具及培训，将帮助合作方形成持续解决问题的能力，真正实现技术普惠。
模型间的能力学习亦可跨国双向进行。例如，英伟达公开的数学训练数据集中便包含 DeepSeek-R1 生成的样本。在开放模型与明确许可的支持下，各国模型可为彼此提供有价值的训练材料，推动全球协作创新。
当然，蒸馏治理需在保护法定权益与鼓励合法创新之间取得平衡。评价该技术不应仅关注少数企业的领先地位，更应重视其在降低成本、扩大研发参与度方面的社会价值。
人工智能的进步既体现于前沿模型处理复杂任务的能力，也体现于技术的广泛普及。蒸馏提供了一条低成本学习、调整及应用已有能力的路径，保留并发展这一路径，将推动更多团队参与 AI 开发，创造更广泛的社会效益。
作者系北京理工大学法学院教授
文字/洪延青
编辑/覃达
审核/时光
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