以下是Deepseek 自己的回答。
Deepseek在模型蒸馏技术上的独特之处，主要体现在其核心技术设计、数据策略优化、对齐能力强化以及工程化效率等方面。以下是具体分析：
1. 核心技术设计的创新
（1）自研高效蒸馏框架
- 动态权重蒸馏：Deepseek可能采用动态调整教师模型权重和学生模型学习目标的方法（如梯度匹配策略），而非传统静态蒸馏，使小模型在复杂任务中更灵活地捕捉大模型的知识。
- 混合蒸馏目标：结合特征蒸馏（中间层特征对齐）、输出蒸馏（软标签学习）和任务蒸馏（特定任务行为模仿），多角度传递知识，避免单一目标的局限性。
- 分层蒸馏策略：针对模型不同层（如Embedding层、中间层、输出层）设计差异化的蒸馏损失函数，提升知识迁移的精细度。
（2）轻量化架构创新
- 动态稀疏结构：可能引入**MoE（混合专家）**架构的轻量化变体，动态激活部分参数，在保持小模型体积的同时提升表达能力。
- 自适应量化与剪枝：训练时结合量化感知训练（QAT）和结构化剪枝，直接产出硬件友好的低比特模型，减少部署时的二次优