Czym jest destylacja LLM i jakie są straty jakości?

Destylacja LLM (Large Language Model) to proces kompresji dużego modelu językowego w bardziej kompaktowy, zachowując jego główne zdolności. Idea polega na tym, aby wytrenować mniejszy model (uczeń), aby naśladował zachowanie dużego modelu (nauczyciela), używając jego przewidywań jako dodatkowych danych treningowych.

Straty jakości podczas destylacji wynikają z faktu, że mniejszy model ma ograniczoną pojemność i nie może w pełni odtworzyć złożoności i niuansów dużego modelu. Może to objawiać się obniżeniem dokładności, pogorszeniem generowania tekstu lub utratą zdolności do uogólniania. Jednak odpowiednia konfiguracja procesu destylacji i wybór architektury ucznia pomagają minimalizować te straty.