Wat is LLM-distillatie en welke kwaliteitsverliezen zijn er?

Distillatie van LLM (Large Language Model) is een proces waarbij een groot taalmodel wordt samengeperst tot een compacter model, terwijl de belangrijkste vaardigheden behouden blijven. Het idee is om een kleiner model (student) te trainen om het gedrag van een groot model (leraar) te imiteren, door gebruik te maken van de voorspellingen ervan als aanvullende trainingsgegevens.

Kwaliteitsverlies tijdens distillatie wordt veroorzaakt doordat een kleiner model beperkte capaciteit heeft en niet de complexiteit en nuances van een groot model volledig kan reproduceren. Dit kan zich uiten in een afname van nauwkeurigheid, slechtere tekstgeneratie of verlies van generalisatievermogen. Echter, een goede afstelling van het distillatieproces en de keuze van de architectuur van de student helpen deze verliezen te minimaliseren.