Distillation (дистилляция модели) — метод, при котором компактная модель обучается повторять поведение более крупной, перенимая её ответы и структуру решений.
Определение
Distillation — это процесс передачи поведения и знаний от крупной модели (teacher) к компактной модели (student). Большая модель генерирует ответы, логиты или промежуточные представления, а малая модель обучается воспроизводить эти сигналы.
Подход позволяет создавать компактные версии крупных систем с меньшими вычислительными затратами и приемлемым качеством. Несмотря на уменьшение размеров, student сохраняет ключевые особенности поведения teacher-модели.
Как работает
Дистилляция включает три основных компонента:
- teacher-модель — крупная, мощная система, выдающая референсные ответы;
- student-модель — сжатая архитектура, обучаемая повторять сигналы teacher;
- датасет дистилляции — набор запросов, на которых teacher формирует ответы.
Основные этапы:
- формируется набор входов: реальные данные, синтетика или смесь;
- teacher генерирует ответы и логиты для каждого входа;
- student обучается по этим сигналам, стремясь минимизировать разницу между своим выходом и выходом teacher;
- модель оптимизируется до тех пор, пока не будет достигнуто стабильное качество.
Варианты distillation:
- логитная дистилляция — student учится по распределению вероятностей teacher;
- дистилляция ответов — сравнение финальных текстовых выходов;
- многоступенчатая дистилляция — передача промежуточных представлений.
Дистилляция не меняет архитектуру teacher-модели. Она создаёт новую модель, построенную с нуля, но обученную под поведение большой системы.
Где применяется
- Создание компактных моделей для мобильных устройств.
- Развертывание ассистентов в ограниченных средах.
- Оптимизация систем с высокой нагрузкой.
- Коммерческие решения, где важно снизить стоимость вычислений.
- Корпоративные сценарии, требующие локального развертывания.
- Ускорение inference в сервисах с большими объёмами запросов.
- Создание приватных моделей, повторяющих поведение крупной закрытой системы.
Практические примеры использования
В компаниях, использующих крупный ассистент, дистилляция помогает создать компактную модель, способную работать локально. Teacher генерирует ответы для внутренних кейсов, а student обучается воспроизводить стиль и логику решений.
В сервисах, которым требуется высокая пропускная способность, создают distillation-версию модели с меньшей вычислительной стоимостью. Это снижает расходы на инфраструктуру при сохранении качества диалогов.
Для мобильных систем дистилляция позволяет переносить поведение крупной модели в компактную форму, пригодную для работы на устройстве без удалённого сервера.
В корпоративных сценариях distillation используется для создания приватной модели, которая не зависит от облака. Teacher обучает student на бизнес-данных, при этом основная модель остаётся закрытой и не используется в продакшене.
В мультиязычных системах distillation помогает адаптировать модель под конкретный язык: teacher выдаёт референсные ответы, а student перенимает стиль и особенности текста.
Преимущества и ограничения
- Плюс: значительное снижение размера и стоимости модели.
- Плюс: ускорение работы без сильной потери качества.
- Плюс: возможность развертывания на устройствах с ограниченными ресурсами.
- Плюс: контроль над поведением student-модели.
- Минус: качество зависит от teacher — модель может унаследовать её ошибки.
- Минус: требуется большой набор данных для дистилляции.
- Минус: сильное снижение параметров может ухудшить точность.
- Минус: не подходит, если требуется развить новые способности, которых нет у teacher.
Связанные термины
- Teacher model
- Student model
- Fine-tuning
- Parameter-efficient training
- Domain adaptation
- Low-rank methods
- Adapters