蒸馏模型作为机器学习领域的重要技术，正发挥着日益关键的作用。在当下追求高效能、低功耗计算的时代，资源受限的设备迫切需要轻量级模型来实现快速响应。蒸馏模型的出现，恰如其分地解决了这一难题。
通过知识蒸馏，小模型能够继承大模型在大量数据中学习到的知识精华。比如在图像识别任务中，大模型历经海量图像训练，积累了丰富的特征识别能力，将这些知识蒸馏到小模型后，小模型可在手机、智能摄像头等设备上，以较低的计算成本完成精准的图像分类，识别出不同物体。在自然语言处理领域，小模型经蒸馏后，能在聊天机器人、智能写作助手等应用中，快速理解并生成自然流畅的回复，提升用户体验。随着技术的不断发展，知识蒸馏有望在更多领域落地生根，推动人工智能走向更广泛的应用场景。
