DeepSeek-R1模型在知识蒸馏方面的表现如何?

提问者:帅平 问题分类:人工智能
DeepSeek-R1模型在知识蒸馏方面的表现如何?蒸馏后的模型在推理任务中有哪些具体改进?
1 个回答
唯宠她
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DeepSeek-R1模型通过知识蒸馏将推理能力转移到较小的密集模型上,取得了显著的效果。具体表现如下:
1、蒸馏效果:使用DeepSeek-R1作为教师模型,生成800K训练样本,并对其进行简单的SFT蒸馏,显著提升了较小模型(如Qwen-32B)的推理能力。例如,DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B在AIME 2024上的得分为55.5%,超过了QwQ-32B-Preview。
2、具体改进:蒸馏后的模型在多个推理任务中表现出色。例如,DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B在AIME 2024上的得分为72.6%,在MATH-500上的得分为94.3%,均显著优于其他开源模型。此外,蒸馏后的模型在编程相关任务(如Codeforces)和长上下文理解任务中也表现出色,显著超越了DeepSeek-V3。
这些结果表明,通过知识蒸馏,可以有效地将大型模型的推理能力转移到较小模型中,从而在保持计算效率的同时,显著提升模型的推理性能。
发布于:1个月前 (02-14) IP属地:四川省
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