神经网络Transformer架构中的知识蒸馏 神经网络Transformer架构中的知识蒸馏是一种模型压缩技术，通过让小型学生模型模仿大型教师模型的输出行为，在保持性能的同时减少计算资源需求。其核心思想是将教师模型学到的"知识"转移到更紧凑的学生模型中。 知识蒸馏的实现依赖于三个关键组件：教师模型、学生模型和蒸馏损失函数。教师模型通常是参数量大、性能优越的预训练Transformer模型；学生模型则具有相似的架构但参数更少，或采用剪枝后的简化结构；蒸馏损失函数则协调监督信号，确保学生模型既能学习真实标签，又能模仿教师的输出分布。 具体训练过程中，知识蒸馏采用温度调节的软标签机制。在标准softmax函数中引入温度参数T，将原始logits除以T后再计算概率分布。较高的温度值会产生更平滑的概率分布，揭示不同类别间的相对关系。训练时，学生模型同时学习真实数据的硬标签和教师模型产生的软标签，通过加权组合两个损失函数实现知识迁移。 知识蒸馏在Transformer架构中的特殊应用包括注意力蒸馏和隐藏层蒸馏。注意力蒸馏要求学生模型模仿教师模型的注意力分布模式，保留重要的语义关联；隐藏层蒸馏则直接匹配中间层的输出表示，确保学生模型学习到更丰富的特征表示。这些技术特别适用于BERT、GPT等大型语言模型的压缩部署。 实际应用表明，经过知识蒸馏的轻量级Transformer模型可在参数量减少70%的情况下保持90%以上的原始性能，显著提升推理速度并降低部署成本。该方法已成为在资源受限环境中部署大型语言模型的关键技术，广泛应用于移动端推理和边缘计算场景。