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2024年1月4日，OpenAI 下线了 /fine-tunes 接口。每一个基于 Ada、Babbage、Curie 和 Davinci 微调的模型都停止了响应。那些花费数月在这些模型上构建生产系统的团队——精心设计的提示、标注的数据集、标签流水线——一觉醒来发现收到的是 HTTP 404。微调模型没有迁移，学到的行为没有迁移，领域专业知识就此消失。

这不是小概率事件。2024年8月，Google 彻底关闭了 PaLM API，没有任何向后兼容的宽限期。与 OpenAI 至少允许现有 GPT-3.5 微调模型继续运行（只是禁止新的训练任务）不同，Google 的关闭意味着生产推理在同一天停止。如果你的微调 PaLM 模型处于关键路径上，你就遭遇了服务中断。

大多数采用知识蒸馏的团队，都在错误的理由和错误的时机下做出了这个决定。他们看到一个70B模型吞噬了推理预算，读到蒸馏可以产出一个"同样出色"的7B学生模型，便立即开干。六周后，他们得到了一个在验证集上表现良好的蒸馏模型，上线后却开始大规模输出自信满满的废话。验证集来自与教师模型合成训练数据相同的分布，而真实流量并非如此。

蒸馏是一种优化工具，而非能力升级手段。只有在特定条件下，经济账才算得过来——而且失败模式足够隐蔽，团队往往要等到用户先发现问题。