As t¨ºm sido um fator essencial no avan?o da IA ¡ª o princ¨ªpio de que modelos maiores, conjuntos de dados mais extensos e maior poder computacional resultam em sistemas de IA mais poderosos. No entanto, hardwares de consumo e dispositivos de borda frequentemente n?o possuem capacidade suficiente para suportar modelos em larga escala, criando a necessidade da destila??o de modelos.
A transfere conhecimento de um modelo maior e mais potente (professor) para um modelo menor e mais eficiente (aluno). O processo normalmente envolve a gera??o de um conjunto de dados amostral a partir do modelo professor e o ajuste fino do modelo aluno para capturar suas propriedades estat¨ªsticas. Diferente da poda ou da , que reduzem modelos removendo par?metros, a destila??o busca preservar o conhecimento espec¨ªfico do dom¨ªnio, minimizando a perda de precis?o. Al¨¦m disso, ela pode ser combinada com quantiza??o para otimiza??o adicional.
por Geoffrey Hinton et al., a destila??o de modelos tem sido amplamente adotada. Um exemplo not¨¢vel ¨¦ a vers?o destilada do Qwen/Llama do DeepSeek R1, que mant¨¦m fortes capacidades de racioc¨ªnio em modelos menores. Com sua crescente maturidade, a t¨¦cnica n?o est¨¢ mais restrita a laborat¨®rios de pesquisa; agora ¨¦ aplicada em projetos industriais e pessoais. Provedores como e oferecem guias para ajudar desenvolvedoras a destilar seus pr¨®prios modelos de linguagem de pequeno porte (SLMs). Acreditamos que a ado??o da destila??o de modelos pode ajudar as organiza??es a gerenciar os custos de implanta??o de modelos de linguagem de grande porte (LLMs), ao mesmo tempo em que desbloqueia o potencial da infer¨ºncia de LLM em dispositivos.
