是的，模型蒸馏可以有效地创建一个更快、更小的 Sentence Transformer，同时保留原始模型的大部分性能。核心思想是将知识从一个更大、更精确的“教师”模型（例如，像 BERT-large 这样的复杂 transformer）转移到一个更小、更高效的“学生”模型（例如，层数更少的轻量级 transformer）中。学生学习模仿老师的行为——特别是，生成高质量句子嵌入的能力——而不需要相同的计算资源。这个过程减少了推理时间和内存使用，使模型可以应用于实时语义搜索或低延迟 API 等场景。
蒸馏过程涉及三个关键步骤。首先，教师模型为大量文本输入数据集生成嵌入。这些嵌入充当“软目标”，捕获细微的语义关系，这比原始标签提供的信息更多。接下来，训练学生模型使用相同的输入数据来重现这些嵌入。一种常见的方法是最小化学生模型的输出嵌入和教师模型之间的均方误差 (MSE)，通常与标准的特定任务损失（例如，用于相似性任务的对比损失）相结合。例如，如果老师是一个 12 层的 BERT 模型，学生可能是一个 4 层的版本，它在相同的数据上进行训练，其权重经过优化以与老师的输出对齐。像 Hugging Face Transformers 库这样的工具通过提供预训练模型和可以适应蒸馏的训练循环来简化这个过程。此外，像层投影（匹配中间层输出）或注意力转移（模仿教师的注意力模式）这样的技术可以进一步提高学生的准确性。
实际实施需要平衡速度和准确性。例如，蒸馏后的模型可能会使用更小的隐藏维度（例如，384 而不是 768）或更少的注意力头。开发人员可以使用像 STS（语义文本相似性）任务这样的基准来评估权衡。一个真实的例子是将 sentence-transformers/all-mpnet-base-v2 模型（1.1 亿个参数）蒸馏成一个 TinyBERT 风格的模型（1400 万个参数），同时在语义相似性任务上保留约 90% 的性能。然后，学生模型可以部署在边缘设备上或扩展以处理高吞吐量的工作负载。像 sentence-transformers 这样的库提供了对蒸馏的内置支持，允许开发人员使用简单的 API 调用来微调学生。定期对照教师模型的输出进行验证，以确保学生不会发散，并且像动态温度缩放（在训练期间调整 softmax 锐度）这样的技术可以帮助学生更好地泛化。最终的结果是一个紧凑的模型，它运行速度明显更快，同时为大多数生产用例保持了有用的准确性。