为何感觉“知识蒸馏”这几年没有什么成果？

你提出这个问题非常有见地，“知识蒸馏”这个概念在机器学习领域已经存在一段时间，并且在特定场景下取得了显著的成功，但如果从“这几年有什么颠覆性的、广为人知的突破性成果”的角度来看，确实会让人产生“成果似乎停滞不前”的感觉。

要详细解释为什么会有这种感觉，我们需要从几个方面来分析：

1. “知识蒸馏”本身定位的成熟性与瓶颈

知识蒸馏（Knowledge Distillation, KD）的核心思想是训练一个更小的、更高效的“学生模型”来模仿一个更大、更强的“教师模型”的行为。它的核心价值在于：

模型压缩与效率提升： 部署高性能大模型到资源受限的设备（如移动端、嵌入式设备）上，是知识蒸馏最初也是最核心的驱动力。
泛化能力的传递： 学生模型可以学习到教师模型在软标签（logits）中蕴含的关于数据分布、类别间相似性等更丰富的信息，从而可能获得比从硬标签直接训练更好的泛化能力。

为什么会感觉“停滞”？

技术本身的成熟度： 知识蒸馏的经典方法（如Hinton等人提出的监督知识蒸馏）已经非常成熟。它的基本原理和技术框架（使用教师模型的输出logits作为软目标）已经被广泛理解和应用。很多研究的创新点在于如何设计更有效的蒸馏损失函数、如何处理不同的数据模态、如何针对特定任务进行优化等，这些改进更多是“锦上添花”，而非“翻天覆地”的范式改变。
理论上的局限性： 尽管蒸馏可以传递泛化能力，但理论上，一个学生模型的能力上限通常不会超过其教师模型。如果教师模型本身的能力受限，那么蒸馏能带来的提升也是有限的。
数据和任务的特异性： 知识蒸馏的效果很大程度上依赖于教师模型的质量、学生模型的架构选择、以及训练数据的特性。很多“新的”蒸馏方法可能只在特定的基准测试或特定任务上表现出色，难以推广到更广泛的应用场景，这也会让人觉得“没有普遍性的成果”。

2. 研究热点与趋势的变化

机器学习领域的研究热点变化非常快。近几年，以下几个方向的研究吸引了大量的关注和资源，相对来说，知识蒸馏的“新突破”可能显得不够抢眼：

生成式AI（Generative AI）的爆发： 以GPT系列、DALLE系列、Midjourney为代表的生成式模型取得了巨大的成功，其模型规模之大、能力之强、应用前景之广，成为了近几年的绝对焦点。大量的研究资源和人才都涌向了生成式AI的训练、优化和应用，包括模型架构（如Transformer的变种）、训练方法（如RLHF）、以及各种下游应用。
大模型的基础能力提升： 除了生成能力，大模型在理解、推理、代码生成等方面的基础能力也在不断提升。这些提升往往源于更大的模型规模、更多样化的数据、更精细的训练策略（如大规模预训练的改进、指令微调等），而非直接的蒸馏技术。
模型的可解释性与安全性： 随着大模型的能力越来越强，如何理解模型的决策过程（可解释性）以及如何保证模型的安全性和鲁棒性（对抗攻击、偏见检测等）也成为了重要的研究方向。
具身智能与多模态融合： 让AI能够理解和操作物理世界（具身智能），以及融合文本、图像、音频、视频等多种模态信息（多模态AI），也是当前非常活跃的研究领域。

相比之下，知识蒸馏虽然在这些新领域中也有应用（例如蒸馏大模型到小模型用于部署），但它更多的是作为一种 优化部署的手段，而非驱动这些新领域突破本身的 核心技术。

3. 创新性的边界与改进的难度

虽然知识蒸馏的基本框架成熟，但要在这个框架下做出真正“突破性”的创新是越来越困难的。目前的许多研究可以归类为：

更细粒度的匹配： 不仅仅蒸馏输出层logits，还蒸馏中间层的激活值（Feature Distillation）、注意力分布（Attention Distillation）、甚至梯度信息（Gradient Distillation）。这些方法通常能带来一定的性能提升，但其普适性和理论解释性仍需进一步研究。
自蒸馏（SelfDistillation）： 学生模型在训练过程中同时充当教师角色，与自身的早期版本或其他部分进行蒸馏。这种方法不需要预训练的教师模型，降低了对外部资源的依赖。
数据增强与蒸馏的结合： 利用各种数据增强技术来生成更多“软标签”信息，与蒸馏结合。
针对特定架构的蒸馏： 例如，为Transformer、CNN等特定网络架构设计专门的蒸馏策略。
面向特定任务的蒸馏： 如对话蒸馏、强化学习蒸馏等。

这些改进虽然有价值，但往往是渐进式的，不容易引起公众或学术界以外人士的广泛关注。

4. 成功的隐形化与标准化

许多成功的知识蒸馏应用可能并不直接以“知识蒸馏”的名义出现，而是已经融入到模型的训练流程或部署方案中，成为了行业内的“标准操作”。

模型压缩成为常态： 几乎所有要在移动端或嵌入式设备上部署高性能模型的公司，都会采用某种形式的模型压缩技术，其中知识蒸馏是最常用的技术之一。但它不再是“一项新奇的技术”，而是“实现目标的一种手段”。
学术界 vs. 产业界： 学术界的研究可能更侧重于理论创新和新方法探索，而产业界更关注如何将现有成熟技术（包括蒸馏）落地，解决实际问题。因此，很多成功的应用可能不会有大量公开的学术论文。

总结一下，为什么感觉“知识蒸馏”这几年没有什么成果？

基础方法已成熟： 核心理论和方法（如 Hinton 的监督蒸馏）已相当成熟，后续研究多为改进和优化，难以产生颠覆性影响。
研究热点转移： 近年生成式AI、大规模模型、多模态等方向更吸引眼球，成为研究和投资的焦点。
渐进式创新： 目前的蒸馏研究多集中在细粒度蒸馏、自蒸馏等，虽有提升，但不是范式级的突破。
成功已隐形化： 许多成熟的蒸馏技术已成为模型压缩和部署的常规手段，成功案例融入行业实践，不以“新成果”形式出现。

换句话说，知识蒸馏并没有“停止发展”，而是在一个相对成熟的领域内进行精细化的改进，并且其光芒被近年来更具爆炸性的AI技术（如生成式AI）所掩盖。它依然是实现高效AI部署的关键技术之一，但不再是那个能独立引领技术浪潮的“新星”。

如果你对知识蒸馏的最新进展感兴趣，可以关注一些关于高效大模型部署、模型压缩、低比特量化与蒸馏结合、以及在特定领域（如边缘AI、自动驾驶感知）的蒸馏应用的研究。这些方面仍然活跃着很多研究者。

网友意见

建议先阅读MiniLM V1：https://zhuanlan.zhihu.com/p/462285261

论文个人理解

目的

与V1一样，本篇paper也是在预训练阶段蒸馏模型（跟任务无关的蒸馏架构），下游任务直接load蒸馏预训练好的student模型，使用任务相关数据finetuning。

方法

1. 深度自注意力蒸馏： 蒸馏query-query矩阵、key-key矩阵和value-value矩阵（V1采用的是attention矩阵和V-V矩阵）
2. 如果teacher模型过大，可以从teacher的中上层（upper-middle layer）蒸馏到student的最后一层（V1采用的是助手机制）

结论

超越了MiniLM V1的效果

论文精读

摘要

如下图所示，MiniLM V1提出的深度自注意力提出了与层数、hidden_size无关的蒸馏架构，但是仍然需要attention head的数目一样（一般为12）

本文（MiniLM V2）连attention head数目都不需要一样了，通过蒸馏query、key和value的多头自注意力关系；另外不同于V1版本的助手机制（teacher蒸馏给助手、助手再蒸馏给student），本文直接将teacher模型的中上层（upper-middle layer）蒸馏到student（这点和Marginal Utility Diminishes: Exploring the Minimum Knowledge for BERT Knowledge Distillation（ACL 2021）的思路有相同的结论）

模型结构

paer的核心就全在这两张图里了，左图是最后一层或者中上层蒸馏，右图是q、k和v的多头自注意力关系蒸馏的计算过程

多头自注意力关系蒸馏

上面右图从下而上把计算过程梳理的很清楚

1. 映射：隐层经过映射得到queries、keys和values（跟BERT一一致）
2. Concat：将queries、keys和values相同concat到一起 （那么teacher concat后size为 seq_len*teacher_hidden_size，同理student concat后size为seq_len * student_hidden_size）
3. Split：再将上面concat后进行split（这里为了teacher和student获得相同维度的relation矩阵）
4. 最后在计算自注意力关系矩阵、这Q和Q自己计算attention矩阵（BERT中是Q和K计算），这也是为什么叫做自注意力关系

最后一层或者中上层蒸馏

有很多论文介绍，将teacher最后一层蒸馏给student通常不会取得最好的结果，主要原因是student很难学会最后一层的语义信息。不谋而合，当student蒸馏模型参数相差很大的teacher时，论文抛弃了V1版本蒸馏最后一层的思路，也采用了从中上层蒸馏的方法。但是当student和teacher参数相差不是很大时，还是会采用最后一层蒸馏的方法。

论文成果

消融实验

主要验证了少了任何一个注意力关系蒸馏都不行，其实发现跟V1版本效果差不多

下游任务

基本都是最好的，这里就不贴了

Paper地址：https://arxiv.org/pdf/2012.15828.pdf

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