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Datawhale AI夏令营-DeepSeek数学推理蒸馏：轻量化模型的高效推理优化

news 2025/8/6 3:09:02

DeepSeek数学推理蒸馏赛上分笔记

摘要：本文分享基于DeepSeek-R1模型的数学推理蒸馏方案，通过CoT数据生成、分层蒸馏与轻量化部署，实现竞赛评分指标（AS/CQS/ES/MLS）的协同优化。

一、赛题核心挑战拆解

多维度评分机制
- AS（答案准确率）：答案正确性（权重30%）
- CQS（推理链质量）：逻辑连贯性/步骤完整性（权重40%，依赖答案正确）
- ES（解题效率）：推理token消耗（权重20%）
- MLS（模型轻量）：模型体积（权重10%）
关键限制
- 必须使用平台提供的DeepSeek系列基座（7B/14B/32B）
- 蒸馏仅支持LoRA微调（禁用全量微调）

二、高分技术路线图

graph LR A[原始数据清洗] --> B[教师模型CoT生成] B --> C[分层蒸馏] C --> D[轻量化学生模型] D --> E[多指标联合优化]

Step 1：数据工程——打造高质量CoT数据集

数据清洗重点：
- 过滤无效符号（如乱码、HTML标签）
- 统一数学符号格式（LaTeX标准化）
- 修复残缺推理链（参考ProofNet补全步骤）

CoT增强策略：

# 教师模型生成模板（平台批量推理功能）
prompt = f"""你是一名数学教授，请逐步推理并解答问题：
问题：{input}
要求：
1. 包含“步骤1：... 步骤2：...”的明确推理链
2. 最终答案用\boxed{}标注"""

Step 2：分层蒸馏——平衡精度与效率

教师模型选择：
- 优先选用deepseek_r1_qwen_32b（AS最大化）
- 资源不足时降级为14B
蒸馏核心技术：
- 层匹配策略：对齐教师层（第24层）→ 学生层（第8层）
- 损失函数设计：
```
\mathcal{L} = \alpha \cdot \text{CE}(y_{\text{tea}}, y_{\text{stu}}) + \beta \cdot \text{MSE}(h_{\text{tea}}^L, h_{\text{stu}}^S)
```
  其中 $L/S$ 为对应层，$\alpha:\beta=3:1$

LoRA配置推荐：

{"r": 32,          // 注意r≤64避免资源超限"lora_alpha": 64,"target_modules": ["q_proj","v_proj"],"dropout": 0.1
}

Step 3：多指标联合优化技巧

指标	优化方案
AS↑	在蒸馏数据中加入5%的原始答案对，强化结果准确性监督
CQS↑	推理链分步评分：①步骤完整性 ②逻辑连接词使用 ③无数学错误（需额外训练验证器）
ES↑	限制生成token≤512（添加`max_new_tokens=512`参数）
MLS↑	选择7B模型 + 4-bit量化（平台支持GPTQ量化）

三、避坑指南

资源消耗陷阱：
- 避免32B模型全量推理 → 优先采样1000条生成CoT数据
- 监控资源券消耗：1次32B蒸馏≈50%资源券
提交致命错误：
- 必须通过发布模型服务获取resourceid（非训练ID）
- 确认模型类型为LoRA微调（控制台显示适配器大小≈200MB）

四、效果对比（实测数据）

方案	AS	CQS	ES	MLS	总分
7B全量微调
14B+分层蒸馏
32B直接部署

结论：分层蒸馏方案在AS/CQS/MLS三角平衡中表现最优

五、进阶方向

动态层选择：根据问题复杂度自适应匹配教师层
CQS强化：引入过程奖励模型（RLAIF）
ES极限优化：KV-Cache复用 + 稀疏注意力

源码模板：

# 平台蒸馏API调用示例
from maas_lib import Distiller
distiller = Distiller(teacher_model="deepseek_r1_qwen_32b",student_model="deepseek_r1_qwen_7b",data_path="processed_cot_data.jsonl",method="lora",layers={"teacher": [18,22,24], "student": [6,7,8]} 
)
distiller.run()

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