模型蒸馏技术是深度学习中的关键技术，通过知识迁移将大模型的知识传递给小模型。该技术利用教师模型的软标签指导学生模型的训练，从而实现模型的轻量化和高效化。在计算机视觉和自然语言处理等领域，模型蒸馏技术显著提高了小模型的性能，同时降低了计算资源需求。其实现流程包括准备模型、预测、定义损失函数、训练和微调。模型蒸馏还促进了模型的可解释性和可部署性。