DeepSeek蒸馏是一种‌高效的知识蒸馏技术‌，由深度求索（DeepSeek）团队研发，‌通过模型压缩提升推理效率‌，同时‌保留大模型的核心能力‌，适用于轻量化部署场景。

1. ‌核心原理‌
   DeepSeek蒸馏基于“师生学习”框架，将大模型（教师模型）的知识迁移至小模型（学生模型），通过‌损失函数优化‌（如KL散度）和‌数据增强策略‌，使小模型在参数量减少的情况下仍保持较高性能。

2. ‌技术优势‌

   • ‌轻量化高效‌：显著降低计算资源需求，适合边缘设备或移动端应用。
   • ‌性能保留‌：通过注意力机制蒸馏等方法，关键任务（如NLP、CV）的准确率损失极小。
   • ‌灵活适配‌：支持多种模型架构（如Transformer、CNN）的压缩需求。

3. ‌应用场景‌

   • ‌移动端AI‌：在手机、IoT设备中实现实时推理。
   • ‌工业部署‌：降低企业级AI服务的算力成本。
   • ‌学术研究‌：为模型压缩领域提供可复现的基线方案。

DeepSeek蒸馏技术平衡了效率与性能，是AI落地实践中的重要工具，未来或进一步优化多模态与小样本场景的适配能力。