Que sont les modèles distillés?

Les modèles distillés de Deepseek, également vus sur Olllama et Groq Cloud, sont des versions plus petites et plus efficaces de LLMS originales, conçues pour correspondre aux performances des modèles plus importantes tout en utilisant moins de ressources. Ce processus de "distillation", une forme de compression du modèle, a été introduit par Geoffrey Hinton en 2015.

Table des matières:

• Avantages des modèles distillés
• Origine des modèles distillés
• Implémentation de la distillation LLM
• Comprendre la distillation du modèle
• Défis et limitations
• Avenir de la distillation du modèle
• Applications du monde réel
• Conclusion

Avantages des modèles distillés:

• Utilisation de la mémoire inférieure et besoins de calcul
• Réduction de la consommation d'énergie pendant l'entraînement et l'inférence
• Vitesses de traitement plus rapides

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Origine des modèles distillés:

L'article de 2015 d'Hinton, "Distilling the Knowledge in a Neural Network", a exploré la compression de grands réseaux de neurones en versions plus petites et préservant les connaissances. Un modèle plus grand "enseignant" forme un modèle "étudiant" plus petit, visant que l'élève reproduit les principaux poids appris de l'enseignant.

L'élève apprend en minimisant les erreurs contre deux cibles: la vérité au sol (cible dure) et les prédictions de l'enseignant (cible douce).

Composants à double perte:

• Perte dure: erreur contre True Labels.
• Perte douce: erreur contre les prédictions de l'enseignant. Cela fournit des informations nuancées sur les probabilités de classe.

La perte totale est une somme pondérée de ces pertes, contrôlée par le paramètre λ (lambda). La fonction Softmax, modifiée avec un paramètre de température (T), adoucit la distribution de probabilité, améliorant l'apprentissage. La perte molle est multipliée par T² pour compenser cela.

Distilbert et Distillgpt2:

Distilbert utilise la méthode d'Hinton avec une perte d'incorporation de cosinus. Il est nettement plus petit que Bert-Base mais avec une légère précision de précision. DistillGPT2, bien que plus rapide que GPT-2, montre une perplexité plus élevée (performances plus basses) sur de grands ensembles de données de texte.

Implémentation de la distillation LLM:

Cela implique la préparation des données, la sélection du modèle des enseignants et un processus de distillation à l'aide de cadres tels que les transformateurs de visage étreintes, l'optimisation du modèle TensorFlow, le distillateur Pytorch ou la vitesse profonde. Les métriques d'évaluation comprennent la précision, la vitesse d'inférence, la taille du modèle et l'utilisation des ressources.

Comprendre la distillation du modèle:

Le modèle étudiant peut être un modèle de professeur simplifié ou avoir une architecture différente. Le processus de distillation forme l'élève à imiter le comportement de l'enseignant en minimisant la différence entre leurs prédictions.

Défis et limitations:

• Perte de précision potentielle par rapport au modèle d'origine.
• Complexité dans la configuration du processus de distillation et des hyperparamètres.
• Efficacité variable en fonction du domaine ou de la tâche.

Directions futures dans la distillation du modèle:

• Amélioration des techniques de distillation pour réduire les lacunes de performance.
• Processus de distillation automatisés pour une implémentation plus facile.
• Des applications plus larges dans différents domaines d'apprentissage automatique.

Applications du monde réel:

• L'informatique mobile et Edge.
• Services cloud économes en énergie.
• Prototypage plus rapide pour les startups et les chercheurs.

Conclusion:

Les modèles distillés offrent un équilibre précieux entre les performances et l'efficacité. Bien qu'ils ne puissent pas dépasser le modèle d'origine, leurs exigences de ressources réduites les rendent très bénéfiques dans diverses applications. Le choix entre un modèle distillé et l'original dépend du compromis de performance acceptable et des ressources de calcul disponibles.

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