中國(guó)人民大學(xué)科學(xué)研究處、中國(guó)人民大學(xué)信息資源管理學(xué)院：錢明輝、楊建梁

人工智能的訓(xùn)練過(guò)程，有時(shí)就好像是一位頂級(jí)大廚在籌備國(guó)宴料理。廚師需以經(jīng)年累月沉淀下來(lái)的技藝和經(jīng)驗(yàn)擬定精妙的食譜框架，還要走遍大江南北精挑細(xì)選各種的頂級(jí)食材。而在AI的世界里，知識(shí)蒸餾技術(shù)就負(fù)責(zé)將龐大模型的經(jīng)驗(yàn)提煉成精巧的“動(dòng)態(tài)菜譜”，讓新手后廚也能復(fù)刻出名廚大師的火候；數(shù)據(jù)萃取技術(shù)則承擔(dān)著篩選優(yōu)質(zhì)“黃金食材”的重任，在浩瀚數(shù)據(jù)森林中剔除干擾噪音，如同篩去食材中的瑕疵枝葉。這兩項(xiàng)技術(shù)，前者傳承智能系統(tǒng)的基因密碼，后者夯實(shí)算法進(jìn)化的物質(zhì)根基，共同支撐著新一代人工智能系統(tǒng)的高效與可靠。

相關(guān)閱讀：

高響應(yīng)數(shù)據(jù)集：人工智能新時(shí)代的關(guān)鍵要素

高對(duì)齊數(shù)據(jù)集：人工智能新時(shí)代的文明守護(hù)

高密度數(shù)據(jù)集：人工智能新時(shí)代的進(jìn)化引擎

數(shù)據(jù)萃取：“三高”數(shù)據(jù)集構(gòu)建的點(diǎn)睛之筆

一、知識(shí)蒸餾如何提煉AI所需的“動(dòng)態(tài)食譜”

如果把深層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)看作一位經(jīng)驗(yàn)豐富的主廚，那么知識(shí)蒸餾就像是這位主廚將自己的烹飪秘訣整理成一本精簡(jiǎn)的指南，傳授給剛剛?cè)胄械哪贻p廚師。所謂知識(shí)蒸餾，就是一種模型壓縮技術(shù)，通過(guò)“教師模型-學(xué)生模型”框架將復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的隱含知識(shí)遷移至輕量模型，借助軟標(biāo)簽概率分布傳遞經(jīng)驗(yàn)決策邏輯，在保持模型核心認(rèn)知能力的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)訓(xùn)練效率的顯著提升和部署可行性。其中，教師模型是指經(jīng)過(guò)海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練的大尺寸AI模型，仿佛一位知識(shí)淵博的“老教授”；學(xué)生模型則是指結(jié)構(gòu)相對(duì)精簡(jiǎn)的小尺寸AI模型，就像一位吸收精華的“尖子生”。這種技術(shù)的核心在于讓復(fù)雜的“教師模型”將其隱性的“知識(shí)”——比如對(duì)不同數(shù)據(jù)特征的關(guān)聯(lián)性理解——傳遞給更輕便的“學(xué)生模型”。

想象一下，一位學(xué)徒在學(xué)習(xí)烹制法式濃湯時(shí)，老師傅并不會(huì)要求他死記硬背每一種食材的克數(shù)，而是教會(huì)他通過(guò)觀察湯汁的濃稠度調(diào)整火候。這就是知識(shí)蒸餾中溫度參數(shù)（Temperature Scaling）的精妙之處。當(dāng)模型判斷一張動(dòng)物照片時(shí)，原始輸出可能直接認(rèn)定為“家貓”，但經(jīng)過(guò)溫度參數(shù)的調(diào)節(jié)后，輸出的結(jié)果會(huì)變得更像老師傅的口頭指導(dǎo)：“這可能屬于貓科動(dòng)物，注意觀察耳朵形狀和瞳孔反光特征”。這樣的軟化處理不只是為了模糊分類界限，更是為了讓“學(xué)生模型”捕捉看似無(wú)關(guān)事物間的隱藏聯(lián)系——就像發(fā)現(xiàn)家貓抓老鼠的敏捷姿態(tài)，竟暗含著森林里老虎撲食的核心發(fā)力技巧。

工業(yè)界的實(shí)踐印證了這種方法的智慧。在自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中，實(shí)時(shí)性要求極高，工程師們通過(guò)知識(shí)蒸餾將原本需要大型服務(wù)器的視覺(jué)模型壓縮為能在車載芯片流暢運(yùn)行的輕量版本。這個(gè)過(guò)程并非簡(jiǎn)單粗暴的刪減模型參數(shù)，而是讓小型模型學(xué)會(huì)“像大型模型一樣思考”，例如在識(shí)別路標(biāo)時(shí)不局限于顏色形狀，還能理解逆光條件下的反光規(guī)律。經(jīng)典案例DistilBERT也展示了知識(shí)蒸餾的實(shí)用價(jià)值：這個(gè)被“濃縮”的模型在保持性能的前提下，體積縮減到原版BERT的40%。就像把《現(xiàn)代法餐大全》改寫成《家庭快西餐50道》，手機(jī)端的智能客服因此可以實(shí)時(shí)解析用戶提問(wèn)，響應(yīng)時(shí)間降低70%。這種能力遷移類似于經(jīng)驗(yàn)豐富的廚師教實(shí)習(xí)生如何根據(jù)食材狀態(tài)調(diào)整烹飪順序，而不是單純照搬靜態(tài)食譜的步驟。

知識(shí)蒸餾的另一個(gè)妙用在于分階段的教學(xué)策略，其中暗合人類認(rèn)知的塑造法則。在訓(xùn)練初期，“教師模型”如同手握知識(shí)沙盤的戰(zhàn)略導(dǎo)師，以高溫度參數(shù)熔煉泛化智慧——就像揉捏面團(tuán)時(shí)容許適度變形，讓“學(xué)生模型”透過(guò)紛亂數(shù)據(jù)捕捉特征間的柔性關(guān)聯(lián)，初步掌握刀工與火候的控制原理；待到參數(shù)收斂階段，溫度驟降帶來(lái)決策剛性，此時(shí)“教師模型”化身為配比克數(shù)的藥理師，用低溫度梯度雕琢局部特征，手把把教導(dǎo)學(xué)生模型如何精確地?cái)[盤裝飾。這種剛?cè)岵?jì)的教學(xué)哲學(xué)，既保證學(xué)生模型在初期不被苛刻細(xì)節(jié)束縛認(rèn)知框架，有效把握宏觀規(guī)律，又能使其在技術(shù)攻堅(jiān)期獲得顯微級(jí)洞察力，精準(zhǔn)處理細(xì)分任務(wù)。

二、數(shù)據(jù)萃取如何發(fā)掘AI所需的“黃金食材”

即便是最頂尖的廚師，面對(duì)變質(zhì)或搭配混亂的食材也難以施展廚藝。在人工智能系統(tǒng)中，未經(jīng)處理的數(shù)據(jù)就像堆滿殘次品的菜市場(chǎng)——混雜著噪聲、冗余和干擾。數(shù)據(jù)萃取技術(shù)的使命，就是從龐雜的原料中提煉出真正有價(jià)值的“黃金食材”。所謂數(shù)據(jù)萃取，是指基于領(lǐng)域知識(shí)和業(yè)務(wù)目標(biāo)，通過(guò)系統(tǒng)性方法從原始數(shù)據(jù)中提取和重構(gòu)最相關(guān)、最有價(jià)值的信息單元，以期有效提升數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)對(duì)齊性和模型的運(yùn)算性能。

醫(yī)療影像分析為此提供了典型場(chǎng)景。一套優(yōu)秀的眼底篩查系統(tǒng)，不僅需要強(qiáng)大的識(shí)別算法，更需要干凈可靠的輸入數(shù)據(jù)。工程師在這里采用雙管齊下的數(shù)據(jù)萃取策略：首先通過(guò)生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建光學(xué)特征萃取模型，利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)策略從模糊影像流中精準(zhǔn)提離視網(wǎng)膜特征光譜；繼而借助Transformer架構(gòu)的動(dòng)態(tài)注意熔爐，識(shí)別器械反光中的高頻噪聲紋并與血管分形結(jié)構(gòu)進(jìn)行聲譜解耦；最終鑄就包含多項(xiàng)生物標(biāo)記特征的“數(shù)據(jù)金錠”——每幀影像承載的病理特征，都經(jīng)過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)蒸餾塔的結(jié)晶提純，這才成就了可喂養(yǎng)深度學(xué)習(xí)模型的診斷級(jí)“數(shù)據(jù)純釀”。

工業(yè)設(shè)備的預(yù)測(cè)性維護(hù)則展示了數(shù)據(jù)萃取的另一維度?，F(xiàn)代化工廠的傳感器每分每秒都在生成海量振動(dòng)、溫度和電流數(shù)據(jù)，但真正能預(yù)示設(shè)備故障的特征往往深藏其中。技術(shù)人員的做法就像處理一條整魚(yú)——舍棄?mèng)~鱗與內(nèi)臟，專注提取背腹的精華。通過(guò)頻譜分析與時(shí)序建模，工程師定位到那些反映軸承早期磨損的特征波形，其余90%的常規(guī)數(shù)據(jù)則被智能過(guò)濾。這種精準(zhǔn)的提煉不僅提升了模型訓(xùn)練效率，更讓維護(hù)團(tuán)隊(duì)能將注意力集中在真正的風(fēng)險(xiǎn)信號(hào)上。

自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域同樣受益于數(shù)據(jù)萃取的智慧。法律合同分析模型在處理上百頁(yè)的文檔時(shí)，并不會(huì)逐字逐句閱讀所有內(nèi)容，而是通過(guò)語(yǔ)義識(shí)別技術(shù)鎖定“賠償責(zé)任”“爭(zhēng)議解決”等關(guān)鍵條款，就像經(jīng)驗(yàn)豐富的律師在速讀合同時(shí)會(huì)重點(diǎn)圈注核心條目。這種智能化的信息篩選不僅能大幅降低計(jì)算成本，還能避免模型被冗余的格式性描述干擾判斷邏輯。

再精湛的廚師也無(wú)法用變質(zhì)食材做出美味佳肴，數(shù)據(jù)處理正是AI系統(tǒng)的食材準(zhǔn)備環(huán)節(jié)，而數(shù)據(jù)萃取就是在五光十色的菜市場(chǎng)中挑揀出品質(zhì)最佳、最適合做成精品美味的黃金原料。

三、從理論到應(yīng)用：AI訓(xùn)練中的“烹飪實(shí)踐”

當(dāng)廚師備齊食譜與食材，真正的考驗(yàn)是如何火候精準(zhǔn)地完成烹飪。人工智能的落地應(yīng)用同樣需要平衡知識(shí)蒸餾與數(shù)據(jù)萃取——這需要將理論與實(shí)際場(chǎng)景深度結(jié)合，找到最適配的技術(shù)路徑。

在智能家居領(lǐng)域，本地化設(shè)備的響應(yīng)效率依賴兩者的緊密協(xié)作。以離線語(yǔ)音助手為例，工程師面臨雙重挑戰(zhàn)：既要讓輕便的硬件理解指令，又需要保護(hù)用戶隱私。知識(shí)蒸餾在此發(fā)揮核心作用——將云端龐大語(yǔ)音模型的語(yǔ)義理解能力凝練到微型芯片中，并非簡(jiǎn)單壓縮規(guī)模，而是讓“學(xué)生模型”學(xué)會(huì)“在關(guān)鍵音素出現(xiàn)時(shí)觸發(fā)響應(yīng)”，就像有經(jīng)驗(yàn)的廚師聽(tīng)到油鍋聲響便知火候變化。數(shù)據(jù)萃取則確保輸入的質(zhì)量：僅保留語(yǔ)音信號(hào)中反映語(yǔ)義的關(guān)鍵頻段，濾除環(huán)境噪聲與無(wú)用諧波，這恰似粵菜煲湯工藝中通過(guò)三浸三吊的技法——先用雞脯肉蓉吸附湯中懸浮雜質(zhì)，再用赤肉蓉沉淀金屬離子，最終以豆腐凝乳析出油脂微粒，從而萃取出澄澈見(jiàn)底的“琉璃清湯”。兩者的協(xié)作讓設(shè)備既不依賴云端傳輸，又能保證指令理解的準(zhǔn)確性。

醫(yī)療健康領(lǐng)域展現(xiàn)了另一層面的協(xié)同智慧。肺結(jié)節(jié)篩查模型需要大量CT影像訓(xùn)練，但患者隱私保護(hù)不容忽視。對(duì)此，工程師提出了組合方案：通過(guò)知識(shí)蒸餾將訓(xùn)練邏輯與隱私數(shù)據(jù)分離。在加密環(huán)境下，醫(yī)生用真實(shí)病例標(biāo)注的數(shù)據(jù)指導(dǎo)“教師模型”，再讓其提煉出通用診斷法則傳遞給學(xué)生模型。數(shù)據(jù)萃取此時(shí)扮演凈化角色——系統(tǒng)自動(dòng)屏蔽影像中的身份標(biāo)識(shí)信息（如面部輪廓、設(shè)備編號(hào)），專注分析結(jié)節(jié)形態(tài)特征。這如同制藥師從植物中提取有效成分時(shí)，既保留治療價(jià)值的生物堿，也過(guò)濾可能致敏的雜質(zhì)。最終的輕量化模型既保留診斷能力，又避免敏感數(shù)據(jù)外泄風(fēng)險(xiǎn)，使其能夠合規(guī)地部署于基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)。

農(nóng)業(yè)場(chǎng)景進(jìn)一步驗(yàn)證了這一技術(shù)范式的普惠價(jià)值。農(nóng)民使用的手機(jī)端病蟲(chóng)害識(shí)別系統(tǒng)，背后是一套精密的“協(xié)作工序”：農(nóng)業(yè)專家構(gòu)建的深層模型通過(guò)知識(shí)蒸餾將關(guān)鍵識(shí)別邏輯（如稻瘟病的葉斑紋理特征）傳遞給輕量模型；數(shù)據(jù)萃取則從田間的復(fù)雜環(huán)境中過(guò)濾干擾因素（如露水反光、昆蟲(chóng)咬痕），僅向模型輸入有效圖像區(qū)塊。這種技術(shù)與現(xiàn)實(shí)需求的適配性，如同地方小吃對(duì)原材料的本土化改造——用最簡(jiǎn)單的工具呈現(xiàn)食材本味。當(dāng)技術(shù)突破硬件與數(shù)據(jù)的雙重約束，田間地頭的農(nóng)民也能通過(guò)一部普通手機(jī)獲得專業(yè)級(jí)農(nóng)技支持。

四、數(shù)據(jù)集技術(shù)落地的本質(zhì)回歸

回望人工智能的發(fā)展之路，知識(shí)蒸餾與數(shù)據(jù)萃取的結(jié)合揭示了一個(gè)樸素真理：技術(shù)進(jìn)步的價(jià)值不在于參數(shù)量的堆砌，而在于解決問(wèn)題的能力是否真正觸達(dá)需求核心。就像再華麗的料理技法，最終仍需回歸食物的本質(zhì)營(yíng)養(yǎng)與口味追求。

當(dāng)前的趨勢(shì)正朝著更智能的自動(dòng)化方向發(fā)展。工業(yè)設(shè)備監(jiān)測(cè)系統(tǒng)開(kāi)始融合多傳感器數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析，通過(guò)蒸餾技術(shù)自動(dòng)識(shí)別溫度、振動(dòng)與電流波形的耦合規(guī)律；教育領(lǐng)域嘗試將不同模態(tài)的“教師模型”（文字、語(yǔ)音、圖像）知識(shí)融合到統(tǒng)一的“學(xué)生模型”中，這種多模態(tài)蒸餾如同培養(yǎng)通曉各系菜品的全能廚師。但無(wú)論工具如何進(jìn)化，其內(nèi)核始終是對(duì)信息價(jià)值的精準(zhǔn)把控——用最精簡(jiǎn)的形式傳遞知識(shí)，用最高效的路徑篩選數(shù)據(jù)。

當(dāng)鄉(xiāng)村醫(yī)生用離線設(shè)備完成疑難病癥初篩，當(dāng)自然保護(hù)區(qū)用邊緣計(jì)算實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)生態(tài)變化，技術(shù)的普惠性才真正得到驗(yàn)證。這讓人想起飲食文化的演變：滿漢全席固然驚艷，但真正推動(dòng)人類文明進(jìn)步的是將烹飪技藝轉(zhuǎn)化為日常所需的面包與稻米。人工智能的未來(lái)，或許就藏在知識(shí)蒸餾與數(shù)據(jù)萃取的交匯處——將實(shí)驗(yàn)室的前沿突破，烹制成人人皆可享用的智慧甘露。

基金項(xiàng)目：國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目“基于數(shù)智融合的信息分析方法創(chuàng)新與應(yīng)用”；國(guó)家檔案局科技項(xiàng)目“基于生成式人工智能的檔案數(shù)據(jù)化關(guān)鍵方法及其應(yīng)用研究”。