将DeepSeek-R1蒸馏为轻量级模型实战

        模型蒸馏作为一种有效的模型压缩方法，能够将本地训练好的大型复杂模型的知识转移到小型的高效模型，通过让小型“学生”模型学习大型“教师”模型的输出，在保持较高性能的同时，显著减少计算和内存需求。

1 Transformer块

        在DeepSeek - R1中，Transformer架构的核心组件包括多头自注意力层（Multi - Head Self - Attention Layer）和前馈神经网络层（Feed - Forward Neural Network Layer）。多头自注意力层允许模型在不同的表示子空间中并行地关注输入序列的不同部分，从而提高模型的表达能力。前馈神经网络层则对多头自注意力层的输出进行非线性变换，进一步提取特征。

        以下代码实现了一个标准的 Transformer 块，包含多头自注意力机制、前馈神经网络、残差连接和层归一化。这些组件共同工作，使得 Transformer 块能够有效地处理序列数据，捕捉长距离依赖关系，并且通