淘宝直播数字人LLM推理优化：模型蒸馏与路径压缩实践

主要观点总结

本文介绍了打造智能数字人直播的实践总结，探讨了六大核心环节，并讨论了直播数字人互动场景中的推理挑战。通过验证DeepSeek-R1的性能，我们设计并实现了三种蒸馏方案，最终选择了以DeepSeek-R1-Distill-Qwen为基座的蒸馏方案，并通过改进实现了推理路径压缩方案DP-DPO，提升了模型的推理效率和性能。同时，我们发现了DPO带来的泛化性问题，并通过扩大数据规模的方式解决了这一问题。最后，我们探讨了未来在数字人互动模型研发上的持续探索和优化方向。

关键观点总结

关键观点1: 六大核心环节探讨

本文讨论了LLM文案生产、LLM互动能力、TTS技术、形象驱动技术、音视频工程以及服务端工程六大核心环节，为数字人直播提供了全面的技术解决方案。

关键观点2: 推理挑战与解决方案

在直播数字人互动场景中，面临复杂推理问题的挑战，本文介绍了通过验证DeepSeek-R1的性能，设计并实现了三种蒸馏方案，以及改进后的推理路径压缩方案DP-DPO，提升了模型的推理效率和性能。

关键观点3: DPO泛化性问题与解决方案

通过线上流量测试，发现DPO存在泛化性问题，并通过扩大数据规模的方式解决了这一问题，证明了DPO虽然会带来泛化性问题但能够通过增大训练数据量的方式来解决这一缺陷。

关键观点4: 未来展望

文章对未来在数字人互动模型研发上的持续探索和优化方向进行了讨论，包括研发性能超过DeepSeek-R1的互动模型，研发能够在测评上超过DeepSeek-R1的奖励模型，以及应对日益复杂的信息带来的挑战。

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