Дистилляция позволяет передавать знания большой нейросети более компактной версии, сохраняя при этом высокое качество выполнения узкоспециализированных задач. 4
Некоторые способы использования дистилляции для оптимизации генеративных моделей:
Для эффективной дистилляции важно, чтобы распределение данных в обучающем наборе соответствовало реальным условиям эксплуатации модели. 4 Также необходим непрерывный цикл тестирования и оптимизации. 4
Пример использования: в системе для поддержки клиентов основную часть диалогов ведёт компактная модель, обученная на частых запросах. 4 В сложных ситуациях (необычные вопросы, нестандартные проблемы) запросы передаются на обработку другой версии. 4 Это обеспечивает быструю обработку типичных задач, а сложные случаи разбираются с высокой точностью. 4