目前大模型的应用场景已经落地到我们生活的方方面面，然而，随着应用场景的不断拓展，人们逐渐意识到大模型在运行效率和资源消耗方面存在一定的局限性。据悉，为了解决这个问题，科学家们提出了一种创新的模型优化手段——模型蒸馏技术。所谓模型蒸馏即将一个复杂、通常性能较高的教师模型所学到的知识迁移至一个相对简单、规模较小但性能接近教师模型的学生模型。通过软标签让学生模型不仅能学到答案还能学到教师思考方式，从而提升泛化能力。整个过程可以分为三步：1. 拜师：先训练一个超级强大且庞大复杂的教师模型；2. 学艺：通过软标签进行训练使得学生模型仿效教师思考方式；3. 出师：最终形成一个轻量级但性能接近教师的“学神”。“魅力”之处在于体积缩小同时保持高性能，在语音助手等领域有广泛应用，并使得AI技术更加平民化。未来可期会有更多轻量级但强大AI出现在日常生活中。
