简单介绍

量化蒸馏是指一种结合了模型压缩技术（量化）和知识蒸馏方法的技术，旨在同时减小模型的大小并保持其性能。说白了，量化蒸馏就是一种类似“压缩”的过程，对模型的权重大小进行压缩，以提高推理速度。

详细内容

首先要了解什么是“量化”与“蒸馏”？这是两个不同的技术。

1. 量化：量化指的是将浮点数表示的权重和激活值转换为较低精度的整数或离散形式，例如从32位浮点数（float32）转换到8位整数（int8）。这可以显著降低模型的存储需求和计算复杂性，但可能引入一些精度损失。就是以“精度损失”为代价，对数据进行“瘦身”，减少浮点数的精度大小。
2. 知识蒸馏：知识蒸馏是一种机器学习技术，用于将复杂模型（教师模型）的知识转移到更简单的模型（学生模型），以提高学生模型的性能和泛化能力。但是这个过程不仅仅是简单的尺寸缩小，而是通过特定的训练方法，让学生模型学习到大模型的决策逻辑和模式识别能力，从而在较小的模型架构中实现接近大模型的性能。

结合量化与知识蒸馏：量化蒸馏是将量化技术和知识蒸馏结合起来的一种方法。它通过减少模型中权重和激活值的位宽度来减小模型大小，同时利用知识蒸馏来确保模型在量化后仍能保持较高的性能。也就是说，一方面在权重数据精度上进行“瘦身”，另一方面在模型本身的复杂度上进行“压缩”，从而达到减小模型大小的目的。

进一步思考

量化与蒸馏使得模型在保持原本推理能力的基础上变得更加轻便，但凡事有好必有坏，肯定会以其他某方面的损失作为代价。

对于量化来说，显而易见虽然模型权重更小了，但精度也变得更低了，对于精度要求不高的工作来说，这其实是大多数人可以接受的。

对于蒸馏来说，大模型“传授知识”给小模型，让小模型得到大模型的能力，应该会以某种损失作为代价。我的猜测是，小模型在蒸馏后虽然“小小的身躯充满大大的能量”，但存在一些隐含的弊端，比如太过依赖于大模型…

你们怎么看呢？