A Survey on Knowledge Distillation of Large Language Models(大语言模型知识蒸馏综述)
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在当前语言模型的演进进程中，知识蒸馏（KD）被视为一种核心技术。
随着开源LLMs的快速发展
本研究旨在系统性地分析知识蒸馏技术的核心机制
通过这项研究我们希望能够为研究人员和开发者提供一套实用的知识蒸馏方法指南
人工智能（AI）领域正不断发展中，在此背景下讨论两种主要类型：大型语言模型（LLM）。例如GPT-4（OpenAI等人, 2023）、GPT-5（Tim埃文斯等人, 2024）、Claude-2等均已成为革新技术的关键代表。这些模型以其规模宏大且具备高度复杂性而著称，并开创了许多新的应用领域包括创意内容生成与复杂问题解决等核心功能。它们的核心价值在于展现超出预期的能力——即能够完成与其训练目标完全不符的任务表现令人惊叹的能力——这使得它们能够应对一系列不同的应用场景并展现出卓越的专业能力
首先，在理解专有LLMs与开源LLMs之间的差异的基础上，
KD技术作为一种有效的方法迅速发展（Gu等人，
2024年；Gu等人, 2023年）。在此背景下，
知识蒸馏的过程是通过利用GPT-4或Gemini等
领先专有模型的强大功能来增强开源LLMs
的能力。这一机制类似于模拟教师角色的教学
过程，在这种情况下，
学生（如开源LLMs）
学习并模仿教师（如专有LLMs）的表现特征。
相较于传统知识蒸馏方法（Gou et al., 2021），
数据增强（DA）已成为实现高效知识蒸馏的主要范式，
其优势在于仅需少量的知识种子即可驱动
生成更多相关领域内的数据集（Taori等人,
2023）。其次，
KD技术仍发挥着其核心作用，
即通过优化使模型更加高效而不显著影响性能。
此外，
KD技术已被成功应用于开放源代码环境中的教师
角色发展策略中，
这种策略不仅能够显著提升模型能力还被广泛应用于多个领域。
图1清晰地展示了KD技术在不同应用场景中的关键作用。
知识提炼的关键要素在于提升核心能力 ，其中包括高级上下文处理技术（如Huang等人提出的上下文学习框架[2022a]以及Taori等人开发的指令跟踪机制[2023]）、优化对目标的一致性策略（涵盖人类价值观/原则体系[Cui等人, 2023a]以及思想链模式[CoT][Mukherjee等人, 2023]），以及NLP任务的专业化方向（包括语义理解算法[Ding等人, 2016a]及其代码生成技术[Chaudhary, 1997]）。这些要素对于LLMs在广泛应用中的表现至关重要：从日常交流到专业领域问题解决都对其准确性和领域特定的知识基础提出了较高要求。特别是医疗保健[ Wang等人, 1587], 法律[LAW, ]以及科学研究[ Zhang等人, ]等领域，在这些垂直方向上LLMs需展现出高度的准确性与领域特定的知识储备。知识蒸馏技术则通过开源模型的学习过程，在经过广泛训练的基础上实现对专有模型的微调优化，在这一过程中显著提升了其性能水平
LLMs时代知识蒸馏的优势是多方面的且具有革命性（Gu et al., 2024）。通过蒸馏技术实现了专有模型与开源模型之间的显著缩小差距以及填补了技术空白（Chiang et al., 2023; Xu et al., 2023a）。这一过程不仅简化了计算需求还提升了人工智能操作的可持续性。由于开源模型能够以更低的计算成本实现更高的效率。此外知识蒸馏促进了更容易获取并确保公平的人工智能系统的发展。它创建了一个更加开放包容的技术生态从而推动了各行业及研究领域的创新与进步。这种技术民主化促进了更强有力、更具普适性和易于获取的人工智能解决方案从而推动了各行业的技术创新与发展
人工智能如今正广泛地应用于多个领域，在提升知识提取效率方面取得显著进展的同时也在推动开源LLM技术的发展进程。这种需求既是技术追求也是实际应用中的关键。随着对高效与便捷并行的需求日益增长，在现有技术基础上实现对复杂模型知识的有效迁移与重构已成为不可回避的趋势。深入研究这一领域能够揭示未来的发展趋势，并为缩小当前技术与理想目标之间的差距提供明确的研究方向。同时，在现有基础之上构建更加完善的理论框架与实践方法将是推动这一领域持续发展的重要保障
论文结构：第 2 节概述了知识蒸馏 的基础概念，并通过对比LLMs时代新兴技术和传统技术的特点来突出数据增强 (DA) 的作用。第 3 节深入探讨如何从LLMs教师模型和核心蒸馏算法中提取知识的方法，并考察监督微调等复杂策略的应用及其对分歧与相似性处理的影响。随后，在第 4 节中着重讨论技能提炼过程，在提升学生模型上下文理解能力的同时实现与其意图的一致性，并通过多维度评估（包括NLU、NLG、信息检索、推荐系统及文本生成）提高其性能表现。第 5 节聚焦垂直领域知识蒸馏的具体应用，在法律、医疗保健、金融与科学等专业领域展示其实践价值及创新意义。该研究在第 6 节提出了一系列未解决的问题，并明确当前知识蒸馏领域的挑战与差距，在此背景下为后续研究提供了理论支持与实践机会。最后，在第 7 节总结研究成果并展开讨论，在总结对更广泛的AI与NLP社区的影响基础上展望未来发展方向
