神经机器翻译（NMT）是一种基于深度学习的翻译方法，它直接通过条件神经网络来模拟目标句子中下一个词的概率，这个条件是基于源句子和之前生成的目标词。尽管NMT系统简单且出人意料地准确，但它们通常需要非常大的容量才能表现良好。比如，Sutskever等人（2014年）使用了每层1000个隐藏单元的4层长短期记忆网络（LSTM），而Zhou等人（2016年）在英语上获得了最先进的结果，使用了每层512个单元的16层LSTM。模型的大小对NMT系统的性能至关重要。
知识蒸馏（Knowledge Distillation，KD）是一种模型压缩技术，它通过将知识从一个大型模型（教师模型）转移到一个小型模型（学生模型）来减小神经模型的大小。这一技术起源于Bucila等人（2006年）和Hinton等人（2015年），在其他领域已经证明了其成功性。通过知识蒸馏，我们可以将大型模型的知识转移到小型模型中，从而减少模型的大小，提高模型运行速度，同时尽量保持性能不变。
本文介绍了标准的知识蒸馏方法在NMT上的应用，该方法应用于单词级别的预测。此外，作者还提出了两种新的序列级别的知识蒸馏方法，这些方法进一步提高了NMT的性能，并且在某种程度上令人惊讶地，似乎消除了对束搜索（beam search）的需求，即使是在原始教师模型上应用也是如此。研究结果表明，最佳的学生模型运行速度是其最先进的教师模型的10倍，性能损失很小。
在实验中，学生模型在使用贪婪解码和束搜索时分别比基线模型高4.2/1.7 BLEU分数。此外，知识蒸馏结合权重剪枝，使得学生模型的参数比原始教师模型少13个，性能仅下降0.4 BLEU分数。这说明在NMT上应用知识蒸馏能够有效提升模型性能，同时显著降低模型复杂度和运行时间。
知识蒸馏的原理是利用大型教师模型生成的知识来指导训练小型学生模型。在NMT中，传统的知识蒸馏是通过在单词级别上预测来实现的。单词级的知识蒸馏对于NMT是有效的，但它没有利用到序列层面的知识。为了进一步提升性能，研究者提出了序列级别的知识蒸馏方法，包括单一序列蒸馏和多序列蒸馏。这些方法不仅保留了单词级别的预测信息，还考虑了整个句子的上下文信息，从而能够捕捉到更为复杂的语言特征。
在NMT中应用知识蒸馏需要注意，教师模型的输出通常是基于束搜索的，这是一种广泛使用的解码策略，它考虑了多个候选序列，并选择最佳序列。束搜索算法能够提供更加准确的翻译结果，但同时也会显著增加解码时的计算开销。通过知识蒸馏的方法，学生模型能够在不使用束搜索的情况下实现接近教师模型的性能，这在实际应用中具有很大的优势，因为它能够极大地提高翻译效率，降低计算资源消耗。
本文的研究表明，在NMT中，通过知识蒸馏可以有效减少模型的大小并提高运行速度，同时保持或甚至提升翻译质量。这使得小规模的NMT模型在实际应用中变得更加可行，并可能为其他语言模型的压缩和加速提供一种新的途径。知识蒸馏不仅适用于NMT，在其他需要模型压缩和加速的领域同样具有广泛的应用前景。
