Дистилляция нейросети

Дистилляция нейросети (или knowledge distillation) — это метод уменьшения размера модели нейросети с сохранением её производительности. В процессе дистилляции большой, хорошо обученной модели ("teacher model") используется для обучения меньшей модели ("student model"). Этот подход помогает создать компактную модель с меньшим числом параметров (например, 70B или даже 8B параметров вместо исходных 400B), но с высокой производительностью, близкой к оригинальной модели.

В чём заключается дистилляция нейросети?

Основная идея дистилляции состоит в том, что большая модель (teacher) способна захватывать более богатые представления данных и сохранять важные зависимости между входами и выходами. Вместо того чтобы обучать меньшую модель на исходных данных с "жёсткими" метками (например, классами в задаче классификации), маленькая модель обучается на "мягких" метках, которые предсказывает большая модель.

Основные шаги дистилляции:

1. Обучение большой модели (teacher model): Сначала обучается большая модель с большим количеством параметров (например, модель с 400B параметров). Эта модель может иметь очень высокую точность и глубину представлений.

2. Генерация "мягких меток" (soft labels): Вместо использования простых классов или меток (жёстких меток), teacher model генерирует вероятностные распределения выходов. Например, для задачи классификации это будет не просто один вероятностный класс (жёсткая метка), а распределение вероятностей по всем классам (мягкая метка). Эти "мягкие метки" содержат более детальную информацию о том, как модель "думает", включая информацию о неуверенности модели в некоторых классах.

3. Обучение маленькой модели (student model): Меньшая модель (student model) обучается на тех же данных, но с учётом этих "мягких меток". Это позволяет маленькой модели перенять важные черты и знания из teacher model, даже если её архитектура более простая и имеет меньше параметров. Процесс обучения включает в себя минимизацию разницы между предсказаниями маленькой модели и мягкими метками, выданными большой моделью.

Зачем нужна дистилляция?

1. Снижение вычислительных затрат: Модели с большим количеством параметров требуют значительных вычислительных ресурсов и памяти для их использования. Дистилляция позволяет создать меньшую модель, которая может выполнять те же задачи, но быстрее и с меньшими затратами.

2. Уменьшение времени отклика: Компактные модели могут использоваться на устройствах с ограниченными вычислительными ресурсами (например, мобильных устройствах или встраиваемых системах), обеспечивая быстрый отклик в реальном времени.

3. Экономия энергии: Меньшие модели потребляют меньше энергии, что важно для энергозатратных систем и устройств с ограниченными ресурсами.

4. Сокращение памяти: Модель с меньшим количеством параметров требует меньше памяти для хранения и исполнения.

Пример:

• Исходная модель на 400B параметров: Это может быть глубокая трансформерная архитектура, например, большая версия GPT, которая обладает огромной вычислительной мощностью и точностью, но при этом требует значительных ресурсов для исполнения.

• Дистиллированная модель на 70B параметров: После процесса дистилляции мы можем получить уменьшенную модель, которая по-прежнему демонстрирует высокую точность на тех же задачах, но при этом требует значительно меньше ресурсов для обучения и вывода.

• Модель на 8B параметров: Ещё более уменьшенная модель, которая может работать на устройствах с низкими вычислительными мощностями, таких как мобильные телефоны, облачные сервисы с ограниченными ресурсами или другие устройства.

Заключение:

Дистилляция нейросети — это метод уменьшения объёма модели за счёт передачи знаний от большой, хорошо обученной модели к меньшей, которая обучается на "мягких метках" учителя. Это позволяет сохранять высокое качество результатов при значительно меньших вычислительных затратах.