在人工智能技術(shù)快速迭代的當(dāng)下，大語言模型雖展現(xiàn)出強(qiáng)大的知識處理能力，但其龐大的體積與高昂的訓(xùn)練成本始終是制約發(fā)展的瓶頸。特拉維夫大學(xué)布拉瓦特尼克計算機(jī)科學(xué)與人工智能學(xué)院的研究團(tuán)隊近日提出突破性解決方案，通過創(chuàng)新性的知識蒸餾技術(shù)，在保持模型性能的同時顯著降低資源消耗，為AI訓(xùn)練開辟了高效新路徑。

傳統(tǒng)知識蒸餾方法如同“填鴨式教育”，要求小型學(xué)生模型全面模仿大型教師模型的所有輸出。這種“全盤接收”的策略導(dǎo)致訓(xùn)練效率低下，尤其在處理長文本時，學(xué)生模型需在每個位置分配計算資源，如同要求新手廚師同時掌握所有烹飪技巧。研究團(tuán)隊發(fā)現(xiàn)，AI模型在不同位置的預(yù)測難度存在顯著差異，僅20%的關(guān)鍵位置貢獻(xiàn)了80%的學(xué)習(xí)價值，這為優(yōu)化訓(xùn)練策略提供了突破口。

研究團(tuán)隊提出的SE-KD（學(xué)生熵引導(dǎo)知識蒸餾）方法，引入信息論中的“熵”概念作為學(xué)習(xí)信號。當(dāng)學(xué)生模型對某個位置的預(yù)測熵值較高時，表明其對該位置的判斷存在不確定性，這正是需要教師模型重點(diǎn)指導(dǎo)的時刻。該方法通過動態(tài)識別這些高熵位置，構(gòu)建起“按需學(xué)習(xí)”機(jī)制，使訓(xùn)練過程從被動接受轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃犹剿?。?shí)驗數(shù)據(jù)顯示，SE-KD在保持64.8%準(zhǔn)確率的同時，將困惑度指標(biāo)從7.3降至6.9，證明其能更精準(zhǔn)地捕捉語言規(guī)律。

在三維選擇策略SE-KD3X的拓展應(yīng)用中，研究團(tuán)隊實(shí)現(xiàn)了訓(xùn)練效率的質(zhì)的飛躍。該方法通過位置選擇、類別選擇和樣本選擇的協(xié)同優(yōu)化，構(gòu)建起立體化訓(xùn)練框架：位置選擇聚焦高熵區(qū)域，類別選擇僅關(guān)注概率排名前5%的候選詞匯，樣本選擇則優(yōu)先處理平均熵值最高的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。這種多維篩選機(jī)制使80M代幣訓(xùn)練的總時間減少70%，內(nèi)存占用降低28.1%，存儲需求更是壓縮至傳統(tǒng)方法的2%。特別在在線策略蒸餾場景中，結(jié)合樣本選擇的SE-KD方法將模型指令跟隨能力提升至21.4%，超越傳統(tǒng)方法的20.5%。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)層面，研究團(tuán)隊開發(fā)了兩項關(guān)鍵優(yōu)化：選擇性語言模型頭部通過僅在被選位置計算完整概率分布，避免無效計算；分塊熵計算將大型張量分解為獨(dú)立處理單元，有效防止內(nèi)存溢出。這些創(chuàng)新使模型在處理長序列時，既能保持預(yù)測精度，又將教師模型緩存需求從10000TB壓縮至3.84TB，為移動端部署大型語言模型提供了可能。

實(shí)驗驗證覆蓋多個基準(zhǔn)測試集，包括常識推理（HellaSwag）、物理直覺（PIQA）和閱讀理解（Arc-E）等任務(wù)。在通用知識蒸餾場景中，使用Qwen3-8B作為教師模型、Qwen3-1.7B作為學(xué)生模型的組合，SE-KD方法在8000萬代幣訓(xùn)練中展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢。值得注意的是，在數(shù)學(xué)推理任務(wù)（GSM8K）中，傳統(tǒng)方法仍保持領(lǐng)先，這提示不同任務(wù)可能需要定制化優(yōu)化策略。研究團(tuán)隊特別強(qiáng)調(diào)，樣本選擇策略在在線學(xué)習(xí)場景中表現(xiàn)突出，其71.2%的準(zhǔn)確率超越傳統(tǒng)方法的70.6%，證明動態(tài)調(diào)整訓(xùn)練重點(diǎn)的有效性。

這項研究對AI技術(shù)落地具有重要啟示。在移動設(shè)備領(lǐng)域，高效訓(xùn)練方法可使語音助手、圖像識別等功能在本地設(shè)備流暢運(yùn)行，減少對云端計算的依賴。教育科技行業(yè)可借鑒“按需學(xué)習(xí)”理念，開發(fā)能自動識別學(xué)生知識盲點(diǎn)的智能輔導(dǎo)系統(tǒng)。對于資源有限的中小企業(yè)，70%的訓(xùn)練成本降低和80%的存儲需求縮減，意味著定制化AI模型開發(fā)不再是大公司的專利。環(huán)境效益同樣顯著，訓(xùn)練效率的提升直接減少電力消耗，符合“綠色AI”的發(fā)展趨勢。

研究團(tuán)隊指出，當(dāng)前成果僅是階段性突破，未來工作將探索特征層面的選擇性學(xué)習(xí)，并研究如何將該方法與聯(lián)邦學(xué)習(xí)、持續(xù)學(xué)習(xí)等前沿技術(shù)結(jié)合。在數(shù)學(xué)推理等特定任務(wù)中表現(xiàn)出的性能差異，也提示需要開發(fā)任務(wù)自適應(yīng)的選擇策略。隨著技術(shù)不斷完善，這種“精準(zhǔn)教學(xué)”模式有望重塑AI訓(xùn)練范式，推動智能技術(shù)向更高效、更普惠的方向發(fā)展。對技術(shù)細(xì)節(jié)感興趣的讀者，可通過arXiv編號2602.01395v1查閱完整論文。