知识和书本,能放在锅里蒸煮吗?答案当然是否定的。

——尽管许多人童年时都做过“把课本吃下去从此考试无敌”的美梦,但在AI达人眼里:万物真的皆可蒸馏。

蒸馏(distillation)

并不是什么新鲜、神奇的词汇

它不过是一种将物质分离的技术,通过蒸除溶液中的一部分物质,将溶剂和溶质以不同的温度分离提炼出来的一种古老工艺。

以人们生活中再常见不过的酒为例,最初的酒源于树上果实的腐烂变质产生酒精,人类发现了饮用它的妙处,开始了酿酒,因此早期的酒都是常温下酿造。蒸馏工艺的引入,是酿酒史上的重要里程碑,正如人类从茹毛饮血,到学会用火烤熟食,蒸馏酒的诞生,甚至可能影响了人类文明的进程。

酒精的沸点低于水,加热时酒精先蒸发,通过冷凝收集即可得到高度酒。蒸馏过程中,还可以根据各组分的挥发性差异,实现物质的分离和提纯。因此酒行业蒸馏,指的是将发酵后的原料液加热,利用各组分的挥发性不同,使酒精和其他挥发性物质蒸发出来,再经冷凝收集,得到高度酒液的工艺过程。

人类祖先在漫长的历史长河中,早早的发现了蒸馏技术,通过高温蒸煮,将粮食中的酒精成分提纯,形成了新的酒类风味,创造了新的酒品类。如今蒸馏酒已经是世界酒林中举足轻重的组成部分,从东方白酒到西方伏特加、白兰地、威士忌,到处都有蒸馏工艺和蒸馏酒的身影,Distillation(蒸馏)也是为世界酒业同行的通用词汇。



KD上头,把大数据浓缩“蒸”起来

然而,令人意想不到的是,今年伊始,随着DeepSeek等中国人工智能领域的最新突破,distillation也成为全球科技界广泛关注的热词。

在崭新的AI人工智能语境下,知识蒸馏(Knowledge Distillation KD)是AI领域中的一种模型压缩技术。通过将大型、复杂的模型的知识迁移到更小、更高效的模型中,从而实现模型的压缩和加速,同时尽量保持其性能。开发者首先训练一个大型、高性能的教师模型,然后让学生模型学习教师模型的预测方式,再通过优化,使学生模型在保持较高准确率的同时,提高运行效率。知识蒸馏后的模型更小、推理更快、计算成本更低,且泛化能力更强,广泛应用于智能助手、自动驾驶、医疗AI、自然语言处理等领域,在保持较高准确率的同时,大幅提高了推理速度,尤其适用于资源受限的设备(如手机、物联网设备等)。



酿酒“蒸馏”和知识“蒸馏”,都实现了某种形式的“提纯”或“压缩”,让传统思维中的常态得到质的飞跃。只不过,酒行业的蒸馏是对发酵液的物理分离和提纯,旨在获取高度酒液和提纯香气,是酒类生产的重要工艺环节,蒸馏酒通常具有较高的酒精度,香气浓郁,可以在常温下长期保存;AI领域的知识蒸馏主要应用于AI模型的优化和部署,是对模型知识的迁移和压缩,旨在提高模型的运行效率和部署便捷性。

细细想来,用人类古老的蒸馏工艺,形象的描述如日中天的人工智能创新,让普通的人们瞬间理解其中的意义,这个比喻再恰当不过。(李澎)

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