模型蒸馏技术的核心优势

模型蒸馏是一种将大型AI模型的知识和能力迁移到更小模型的技术，通过让小模型（学生模型）学习大模型（教师模型）的输出和行为模式，使小模型获得接近大模型的性能，同时保持更低的计算资源需求。在本项目中，我们成功将DeepSeek R1 671B大模型的广告审核能力迁移到了8B小模型，实现了本地部署的高效审核服务。

模型蒸馏的技术价值

模型蒸馏技术解决了大型AI模型部署成本高、计算资源需求大的问题，使企业能够以更低的成本获得接近大模型的性能。通过知识蒸馏，小模型可以学习大模型的决策边界和推理过程，而不仅仅是简单模仿输出结果，从而在特定任务上达到更高的精度。

模型蒸馏的应用场景

模型蒸馏技术广泛应用于需要在资源受限设备上部署AI模型的场景，如移动设备、边缘计算设备等。此外，在需要低延迟响应的实时系统中，如广告审核、内容过滤、实时翻译等，模型蒸馏也能发挥重要作用，提供高效的AI服务。