Как работает процесс дистилляции больших языковых моделей для локального использования?

Процесс дистилляции больших языковых моделей для локального использования включает несколько этапов: www.geeksforgeeks.org

1. Выбор модели-учителя. www.geeksforgeeks.org В качестве модели-учителя используют предварительно подготовленную модель большого языка, обученную на большом наборе данных. www.geeksforgeeks.org Например, GPT-4, LLaMA, PaLM, BERT-large. www.geeksforgeeks.org
2. Создание модели-ученика. www.geeksforgeeks.org Модель-ученик должна быть уменьшенной и эффективной в вычислительном отношении версией модели-учителя. www.geeksforgeeks.org В ней может быть меньше слоёв, уменьшенные размеры встраиваемых объектов или меньше руководителей, привлекающих внимание, при сохранении основных возможностей. www.geeksforgeeks.org
3. Обучение модели-ученика. www.geeksforgeeks.org Модель-ученик обучается с использованием знаний, полученных от модели-учителя, с помощью различных методов: www.geeksforgeeks.org

• Мягкие ярлыки. www.geeksforgeeks.org Ученик учится на распределениях вероятностей предсказаний учителя, а не просто на жёстких ярлыках. www.geeksforgeeks.org
• Обучение на основе функций. www.geeksforgeeks.org Представления промежуточного уровня модели-учителя передаются ученику. www.geeksforgeeks.org
• Оптимизация функции потерь. www.geeksforgeeks.org Потери при обучении сочетают стандартные потери кросс-энтропии с расхождением KL (мерой сходства между распределениями). www.geeksforgeeks.org

1. Точная настройка и оценка. www.geeksforgeeks.org Модель-ученик настраивается на основе наборов данных для конкретных задач, чтобы повысить производительность. www.geeksforgeeks.org Затем сравнивают успеваемость модели-ученика с моделью-учителем, используя такие показатели, как точность и оценка F1, сложность, скорость вывода и задержка. www.geeksforgeeks.org

Основная цель дистилляции — сохранить высокую производительность исходной модели, но при этом уменьшить её размер, сложность и требования к вычислительным ресурсам. 1dedic.ru