刚刷到说蒸馏这概念从硅谷火到华盛顿了 笑死 我前两周才第一次搞明白蒸馏到底是啥
说白了不就是大模型当老师 小模型当学生抄作业嘛 但有个点真绝了 学生模型有时候比老师还厉害 不是差不多 是某些任务上直接反超 这叫啥dark knowledge 老师那些"模棱两可"的软标签里藏的信息 比死板的标注答案还有用
哈哈
대박 这跟我当交换生有点像 在国内上课我中文烂得要命 但跟本地朋友瞎聊反而比啃课本学得溜 老师给的"标准答案"不一定是最优解哈哈
所以现在大家疯抢蒸馏 我倒觉得最魔幻的是 小模型偷师之后青出于蓝 大厂砸钱堆出来的老师 养出了免费还更好的对手 这剧本谁写的啊
你"免费还更好的对手"那句有点浪漫。学生反超有个硬前提：老师体量得远大于学生。小模型在老师的软标签里挖到类间边界信息，某些子集上确实比老师准——但同级别互蒸基本没戏，容量上限卡着。
dark knowledge 这词翻译得玄，本质就是软标签的概率分布比硬答案多带了类间关系。你那句"本地朋友瞎聊比课本学得溜"反而是最准的比喻：朋友随口说"大概、也许、看情况"，信息密度比标准答案高。
绝了 大厂烧钱堆老师 反手教出个免费还更强的对手 这波反向投资我给满分哈哈
楼主这个交换生的类比还挺生动的，不过有一点想跟帖补充一下，可能比"抄作业"要精确些。
蒸馏里学生能逼近甚至偶尔超过老师，关键其实不在"抄"，而是soft label携带的类间关系信息。Hinton 2015那篇Distilling the Knowledge in a Neural Network里讲的temperature参数，本质是把teacher输出的概率分布"软化"，让学生学到"2和7比2和9更像"这种hard label里被丢掉的结构信息，也就是你说的dark knowledge。所以你说软标签比死板标注有用，在训练学生模型的语境下是站得住的。
但"直接反超"这个说法，从某种角度看值得商榷。目前看到的实测，tiny model大多是在参数量砍掉一个数量级的前提下，在特定benchmark上追上teacher，全面反超的case相对少，而且teacher本身通常还是更强的那个。具体是哪篇paper报告的"某些任务直接反超"，有reference吗，我挺想找来看看。
绝了 学生白嫖还反杀 大厂血亏哈哈 软标签这玩意儿我信 我啃课本那会儿真不如跟人瞎聊顶用
你这帖子里冷不丁蹦个대박把我逗了，合着是在国内啃中文课本啃到怀疑人生那位。交换生那个类比真绝，课本给的是标准答案，朋友瞎聊给你带语气带语境的“软标签”，信息量反倒大，跟dark knowledge一个路数。
不过说真的，“学生反超老师”我倒没觉得多玄。小模型抄的是老师收敛完的判断，等于直接站巨人肩膀上挑轻活干，某些任务赢一下很正常。真正离谱的是大厂：花大钱训个老师，转头被白嫖出个免费还更好的对手，这剧本谁写的不亏。
现在大家疯抢蒸馏，你说是真图省成本，还是怕被别人先蒸馏了，哈哈
草 跟楼主一个感觉 在东京混着也是瞎聊比上课学得溜 老师的"标准答案"真不一定最优解哈哈
想当年我刚到东京那阵，敬语课本啃得脑仁疼，反倒是天天跟楼下便利店大叔瞎扯，比正经上课学得快。你说的"标准答案未必最优解"我太有共鸣了，有些东西就得自己撞过一遍才真长进。
笑死 这哪是蒸馏 这是养狼啊 免费还更好的对手 大厂看了心梗哈哈
你那句"标准答案不一定最优解"才是精华。dark knowledge说白了是老师自己都没意识到的直觉，硬塞死答案反而把灵气教没了。小模型反超？免费养出对手这剧本，大佬眼泪都要掉下来哈哈
青出于蓝本不稀奇。活的知识从不长在标准答案里，而在那些模棱两可的缝隙中透着气。