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DeepSeek的知识蒸馏与数据增强技术.docx
资料介绍
DeepSeek的模型知识蒸馏与数据增强技术
一、引言
知识蒸馏（Knowledge Distillation）和数据增强（Data Augmentation）是提升模型性能和数据利用效率的两项关键技术。DeepSeek在知识蒸馏与数据增强方面进行了系统性的整合，利用大模型生成高质量的训练数据，通过蒸馏将大模型的能力迁移到小模型，同时通过数据增强扩展训练数据的多样性。本文深入解析DeepSeek的知识蒸馏与数据增强协同技术。
二、知识蒸馏与数据增强的协同
2.1 蒸馏即增强
DeepSeek发现知识蒸馏本身也是一种数据增强手段——教师模型生成的合成数据不仅包含正确答案，还包含丰富的推理过程和多样化表达，补充了原始训练数据的不足。
2.2 增强后的蒸馏
在数据增强的基础上进行蒸馏，增强后的数据提供了更丰富的训练信号，使蒸馏效果进一步提升。数据和蒸馏的协同优化形成正向循环。
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| 089-DeepSeek的知识蒸馏与数据增强技术.docx | 37K |
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