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AI时代：码农的涅盘重生 第176章 实验设计(第1页/共2页)
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白板上已经画满了架构图和公式，不同颜色的马克笔交织在一起，像一幅抽象画。林晨站在白板前，手里拿着红色马克笔，正在给损失函数的三个权重系数标注含义。
张明远和陆小溪坐在对面，各自面前摊着笔记本。这是透明蒸馏项目组的第二次正式会议，距离上次组会已经过了四天。
我把这几天调研的成果快速过一遍，林晨放下马克笔，走到投影幕前，然后我们讨论实验设计。
他点开PPT，第一页是架构总览图。三角形框架：效果保真、模型压缩、可解释性保持，中间是核心损失函数。
这部分大家上次都看过了，直接跳到更新。他翻到下一页，是三部分损失函数的详细设计。
输出蒸馏损失，用传统的KL散度就行，这块没有争议。特征蒸馏损失，我们用MSE对齐中间层表示，这也是成熟方案。关键在第三部分——可解释性蒸馏损失。
他切换到下一页，上面画着两个分支。
Transformer架构走注意力权重归因路线，非Transformer架构走FastSHAP路线。两条路线统一在一个接口下，运行时按模型类型自动选择。
张明远举手：注意力权重归因那条线，多注意力头的情况下怎么处理？直接平均还是加权？
好问题。林晨切换到一张新幻灯片，上面是他画的注意力头聚合方案，我的初步想法是——不做平均，而是保留所有头的归因信息，让学生模型学习教师的头级归因分布。但这样信息量太大，可能需要先做头选择，挑选对归因贡献最大的几个头。
头选择的依据是什么？陆小溪推了推眼镜，第一次在会议上主动提问。
教师模型中每个头的注意力熵。林晨解释，熵越低的头，说明它越专注于某些特征，归因能力越强。我们只保留这些低熵头的信息，丢弃高熵头的噪声。
这本身就是一个实验点。陆小溪说，需要验证头选择策略的有效性。
没错。林晨点头，所以我设计的实验方案里，第一组实验就包含了这个验证。
他翻到实验设计页面，上面是一张实验矩阵表格。
实验分为三组，他指着表格，逐行解释。
第一组：基线对比实验。教师模型使用T厂现有的推荐大模型，学生模型分别用三种蒸馏方法训练——纯软标签蒸馏（Baseline-A）、软标签+特征蒸馏（Baseline-B）、以及我们的透明蒸馏（Ours）。三个模型在相同数据集上评估效果指标（CTR、AUC）和可解释性指标（归因一致性、归因稳定性）。
第二组：消融实验。在透明蒸馏的框架下，分别去掉可解释性蒸馏损失和特征蒸馏损失，观察效果和可解释性的变化。这组实验的目的是验证每个损失项的贡献。
第三组：超参数搜索。α、β、γ三个权重系数，我们用网格搜索在验证集上找到帕累托前沿。这组实验的计算量最大，但也是最有价值的——它会告诉我们效果、压缩和可解释性之间的真实权衡曲线。
张明远看着表格，眉头微皱：三组实验加起来，训练量不小吧？
不小。林晨没有回避，教师模型本身就有几十亿参数，每个学生模型从零开始训练需要几个小时。三组实验加起来，我估算大概需要训练二十多个模型变体。
那计算资源怎么办？陆小溪问出了关键问题。
我昨天已经跟陈博确认过了，林晨切换到最后一页，上面写着一行字：GPU集群资源申请——透明蒸馏项目专用，8卡A100，为期两周。
陈博已经批了？张明远有些惊讶。
批了。林晨的语气平淡，但眼神里有一丝被信任的底气，这是项目的核心资源保障。8卡A100跑两周，足够我们完成所有实验。但时间紧，每一轮训练都要精确规划，不能浪费。
他回到白板前，拿起蓝色马克笔，画了一个时间线：
第一周：
Day 1-2：数据准备和环境搭建（陆小溪负责）
Day 3-4：Baseline-A和Baseline-B训练（陆小溪负责）
Day 5-7：透明蒸馏初始版本训练（林晨负责）
第二周：
Day 8-9：消融实验（张明远负责可解释性指标评估）
Day 10-12：超参数搜索（三人协同）
Day 13-14：结果分析和报告撰写（林晨负责）
时间线如上，林晨放下马克笔，有问题吗？
陆小溪看了一眼时间线：数据准备和特征工程我可以在周末提前开始，不用等到下周一。
林晨点头，你能提前开始更好。数据管道的搭建是整个实验的地基，越早完成越好。
张明远也提出了一个细节问题：可解释性指标的评估，我看你写了归因一致性归因稳定
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