‌大模型的蒸馏（Knowledge Distillation）和微调（Fine-tuning）是两种不同的模型优化方法，核心区别在于：蒸馏通过“师生模型”传递知识来压缩模型，而微调通过调整预训练模型参数适应新任务。‌

1. ‌目的不同‌

   • ‌蒸馏‌：主要用于模型压缩，将大型“教师模型”的知识迁移到小型“学生模型”，降低计算资源需求。
   • ‌微调‌：针对特定任务调整预训练模型的参数（如BERT适配文本分类），提升任务性能，不改变模型规模。

2. ‌实现方式不同‌

   • ‌蒸馏‌：通过损失函数（如KL散度）对齐教师模型和学生模型的输出分布（如概率或特征层）。
   • ‌微调‌：直接在新任务数据上反向传播，更新预训练模型的部分或全部参数。

3. ‌数据依赖不同‌

   • ‌蒸馏‌：依赖教师模型的输出或中间特征，无需任务标注数据（可无监督）。
   • ‌微调‌：通常需要任务相关的标注数据监督训练。

4. ‌适用场景不同‌

   • ‌蒸馏‌：适合资源受限场景（如移动端部署），或需要保持轻量化的应用。
   • ‌微调‌：适合领域适配（如医疗文本分析），需保留大模型能力但优化任务表现。

‌总结‌：蒸馏和微调本质是互补技术，前者侧重模型效率，后者侧重任务性能。实际应用中可结合使用，例如先微调教师模型，再蒸馏为轻量学生模型。