DeepSeek – R1 以其独特的优势在众多模型中脱颖而出。而将其强大的推理能力通过蒸馏技术传递到小型模型中，更是为开发者提供了一条低成本、高效率的模型优化途径。本文将详细介绍如何蒸馏 DeepSeek – R1。
一、了解 DeepSeek – R1
（一）模型简介
DeepSeek – R1 是中国人工智能初创公司 DeepSeek 于 2025 年 1 月发布的开源语言模型，它在人工智能领域掀起了波澜，甚至可与 OpenAI 的 O1 等一些最先进的模型相媲美。DeepSeek – R1 通过混合专家（MoE）架构、强化学习技术以及对推理能力的专注，使其能够高效且准确地执行基于文本的任务。它拥有 6710 亿个参数，但每次请求仅激活 370 亿个参数，大大降低了计算成本。
（二）突出优势
- 混合专家架构：与标准的基于 Transformer 的模型不同，DeepSeek – R1 采用了 MoE 架构，每次请求仅激活其 6710 亿个参数中的 370 亿个，提高了效率并降低了计算成本。
- 强化学习：训练过程使用强化学习来增强其推理能力，无需单独的价值函数模型，使微调过程更加高效。
- 成本效益：与美国主要科技公司的类似项目相比，DeepSeek – R1 的训练使用的资源更少（2000 个英伟达 GPU 和约 560 万美元），其 API 成本也大大低于竞争对手，对于开发者而言是一个经济实惠的解决方案。
- 卓越的基准性能：在多项基准测试中，DeepSeek – R1 的得分始终高于竞争对手。例如，在 AIME 2024 中达到 79.8%，在 Codeforces 中达到 96.3%，在 GP QA Diamond 中达到 71.5%，在 Math – 500 中达到 97.3%，在 MMLU 中达到 90.8%，在 SWE – bench Verified 中达到 49.2% 。
- 可扩展性：DeepSeek 推出了参数范围从 15 亿到 700 亿的 R1 “蒸馏” 版本，适用于各种硬件配置。
- 长上下文处理：支持可变上下文长度，能够有效地管理需要详细分析的复杂任务，支持 128k 令牌的上下文长度，并且在长时间交互中善于保持逻辑和上下文。
二、蒸馏 DeepSeek – R1 的重要性
将 DeepSeek – R1 的知识蒸馏到小型模型中具有多方面的重要意义。一方面，蒸馏过程不需要对模型架构进行复杂修改，减少了开发成本，并且比从头训练一个同规模的模型要节省大量的计算资源。另一方面，通过蒸馏得到的小型模型在保持一定推理能力的同时，能够在资源受限的设备上运行，如边缘设备或移动设备，拓宽了模型的应用场景。
三、蒸馏 DeepSeek – R1 的步骤
（一）确定模型角色
在蒸馏过程中，首先要明确模型的角色。将 DeepSeek – R1 大模型视为 “教师模型”，而我们要蒸馏得到的目标小型模型则作为 “学生模型”。教师模型将其知识传授给学生模型，让学生模型学习教师模型的输出模式和特征，从而提升自身的能力。
（二）数据准备
- 数据收集：收集与模型应用场景相关的数据。如果是用于特定领域，如医疗、金融等，就需要收集该领域内的文本数据。以医疗领域为例，收集病历、医学文献、医学问答等数据。
- 数据清洗：收集到的数据不能直接使用，需要进行清洗。去除数据中的噪声，如乱码、无关的特殊字符等；处理重复数据，避免重复数据对训练产生不良影响；同时，还要检查数据的合法性，确保数据的质量。
- 数据预处理：将清洗后的数据按照语义分成一段一段的，然后转化成模型能够理解的输入格式，常见的如 JSONL 格式。如果数据不够丰富，还需要采用数据增强技术，如对文本进行同义词替换、句式变换等，增加数据的多样性。
（三）模型选择与加载
- 加载教师模型：将 DeepSeek – R1 模型加载到训练环境中，让其作为知识传授的主体。
- 选择学生模型：根据实际应用场景和硬件资源的限制，选择合适的轻量级模型架构作为学生模型。例如，对于在移动设备上运行的模型，可以选择一些精简的 Transformer 架构的小模型，这些模型既能够在有限的资源下运行，又具备一定的学习能力，能够完成从教师模型学习知识的任务。
（四）训练设置
- 定义损失函数：通常使用 KL 散度损失函数来衡量学生模型和教师模型输出之间的差异。这个损失函数能够量化两个概率分布之间的相似程度，通过最小化这个损失函数，使学生模型的输出尽可能接近教师模型。
- 设置训练参数：需要设置一系列的训练参数，如学习率，它决定了模型在训练过程中参数更新的步长，学习率过大可能导致模型无法收敛，学习率过小则会使训练过程变得非常缓慢；训练轮次，即模型对整个训练数据集进行学习的次数；每次训练的批次大小，批次大小影响着模型训练的稳定性和效率。合理设置这些参数，能够让模型在训练过程中快速且有效地学习。
（五）蒸馏训练
将准备好的数据同时输入到教师模型 DeepSeek – R1 和学生模型中。在训练过程中，利用反向传播算法，根据损失函数计算出的结果来调整学生模型的参数。这就好比教师在给学生纠错，学生模型通过不断地调整自身参数，学习教师模型的输出模式和特征，最终使自己的输出与教师模型尽量接近。在这个过程中，教师模型的参数通常是固定的，不进行更新，只利用其输出的知识来指导学生模型的训练。
（六）模型评估与优化
- 模型评估：使用测试数据集对蒸馏训练后的学生模型进行评估。评估指标包括在具体任务上的准确率、召回率、响应速度等。例如，如果是一个文本分类模型，就需要评估其在不同类别上的分类准确率；如果是一个问答模型，要评估其回答的准确性和召回率，以及回答问题的响应时间。
- 模型优化：根据评估结果对模型进行优化调整。如果模型的性能不理想，比如准确率较低，可能需要调整超参数，如学习率、训练轮次等；或者增加训练数据，让模型学习到更多的知识；也可以尝试对数据进行重新预处理，改善数据的质量。通过不断地评估和优化，使学生模型的性能达到最优。
四、实际案例分析
以吉利汽车利用 DeepSeek – R1 进行蒸馏训练为例，吉利将 DeepSeek 的 R1 大模型当作老师，自己研发的 FunctionCall 车控大模型以及主动交互端侧大模型作为学生。收集大量汽车场景相关数据，如车辆控制指令、用户与车机交互的话语等，经过清洗、预处理后，按照语义分段并转化为 JSONL 格式。根据车端计算资源和性能要求，选择适合车端运行的 Transformer 架构小模型作为学生模型。定义 KL 散度损失函数，设置合适的学习率、训练轮次和批次大小等参数，进行蒸馏训练。训练完成后，使用测试数据集评估模型在车辆控制、理解交互等任务上的表现，根据评估结果优化模型。通过这一系列操作，吉利汽车成功让自己的车载模型变得更智能、更实用。
再如，通过百度智能云千帆 ModelBuilder，开发者可以在 3 个小时内将强大的 DeepSeek – R1 模型知识蒸馏到轻量级模型中。以 ERNIE Speed 模型为例，利用千帆 ModelBuilder 完成全流程的模型蒸馏，提升了模型的性能，同时降低了成本。
五、注意事项
- 数据质量：数据是模型训练的基础，高质量的数据才能训练出高性能的模型。在数据收集和清洗过程中，要严格把控数据质量，确保数据的准确性、完整性和相关性。
- 参数设置：训练参数的设置对模型的性能影响很大，需要根据具体的模型和数据进行合理调整。可以通过多次试验，找到最优的参数组合。
- 硬件资源：蒸馏训练过程可能需要消耗大量的计算资源，要根据自身的硬件条件选择合适的模型和训练方式。如果硬件资源有限，可以采用分布式训练或者选择更轻量级的模型。
DeepSeek – R1 模型蒸馏是一项具有重要意义和应用价值的技术，通过合理的步骤和方法，能够将强大的大模型知识传递到小型模型中，为各种应用场景提供高效、低成本的解决方案。随着技术的不断发展和完善，相信蒸馏技术在人工智能领域将发挥更大的作用。