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模型微调和模型蒸馏是深度学习中两种重要的模型优化技术。微调是在预训练模型的基础上，使用特定任务的数据进行进一步训练，以适应新的任务需求。而模型蒸馏则是将大型教师模型的知识转移到小型学生模型中，在保持性能的同时减少模型大小和计算复杂度。
模型微调的核心步骤包括：首先选择合适的预训练模型，然后根据新任务修改输出层结构，加载预训练权重后准备特定任务的数据集。在训练时需要设置比原来更小的学习率，通常为原学习率的十分之一，以避免破坏预训练学到的特征。最后进行训练并在验证集上评估性能。
模型蒸馏通过让小型学生模型学习大型教师模型的知识来实现模型压缩。教师模型输出软目标，包含丰富的概率分布信息。温度参数T用于调节概率分布的平滑程度，T越大分布越平滑。蒸馏训练结合两种损失：蒸馏损失衡量学生与教师输出的差异，学生损失确保正确预测标签。
在实际应用中，微调和蒸馏各有优势。微调适合服务器端部署，能保持模型的完整性能，通常可达到95%的原始性能。而蒸馏更适合移动端和边缘计算，虽然性能略有下降至90%左右，但模型大小可压缩到原来的20%，大幅降低了存储和计算需求，使得在资源受限的环境中部署成为可能。
总结来说，模型微调和蒸馏是两种重要的优化技术。选择策略时需要综合考虑数据量、计算资源和部署需求。数据充足且计算资源足够时选择微调，需要模型压缩和快速推理时选择蒸馏。关键在于微调时的学习率设置和蒸馏时的温度参数调优。未来发展方向包括自适应微调、多教师蒸馏等技术。