Qu'est-ce que la distillation LLM et quelles sont les pertes de qualité?

La distillation de modèles de langage large (LLM) est un processus de compression d’un grand modèle de langage en un modèle plus compact, tout en conservant ses capacités principales. L’idée est d’entraîner un modèle plus petit (étudiant) à imiter le comportement d’un grand modèle (enseignant), en utilisant ses prédictions comme données d’entraînement supplémentaires.

Les pertes de qualité lors de la distillation sont liées au fait qu’un modèle plus petit a une capacité limitée et ne peut pas reproduire entièrement la complexité et les nuances d’un grand modèle. Cela peut se manifester par une baisse de précision, une génération de texte moins bonne ou une perte de capacité de généralisation. Cependant, une bonne configuration du processus de distillation et le choix de l’architecture de l’étudiant aident à minimiser ces pertes.