¿Qué es la destilación LLM y cuáles son las pérdidas de calidad?

La destilación de modelos de lenguaje grande (LLM) es un proceso de compresión de un modelo de lenguaje grande en uno más compacto, preservando sus capacidades principales. La idea es entrenar un modelo más pequeño (estudiante) para imitar el comportamiento de un modelo grande (profesor), utilizando sus predicciones como datos de entrenamiento adicionales.

Las pérdidas de calidad durante la destilación están relacionadas con el hecho de que un modelo más pequeño tiene una capacidad limitada y no puede reproducir completamente la complejidad y los matices de un modelo grande. Esto puede manifestarse en una reducción de la precisión, en una peor generación de texto o en la pérdida de la capacidad de generalización. Sin embargo, una configuración adecuada del proceso de destilación y la elección de la arquitectura del estudiante ayudan a minimizar estas pérdidas.