模型蒸馏框架在深度学习领域中正发挥着重要作用，尤其是在应对模型规模和复杂性增加带来的计算资源挑战中。通过将大模型的知识压缩到小模型中，模型蒸馏框架不仅提高了小模型的性能，还显著降低了资源消耗。TextBrewer作为一个典范，展示了模型蒸馏在自然语言处理任务中的应用潜力和灵活性。在计算机视觉中，蒸馏框架已被广泛应用于图像分类、目标检测等任务，展现出卓越的性能提升。