Wissensverdichtung
Eine Methode zur Übertragung von Erkenntnissen von einem größeren „Lehrer“-Modell auf ein kleineres „Schüler“-Modell, um Leistung mit Ressourcen- und Governance-Einschränkungen in Einklang zu bringen.
Ein zweistufiger Prozess, bei dem ein kompaktes Studentennetzwerk trainiert wird, um die Ausgabenverteilungen (weiche Labels) oder die Zwischenrepräsentationen eines größeren, komplexeren Lehrermodells nachzuahmen. Die Destillation verringert die Inferenzlatenz, den Energieverbrauch und die Angriffsfläche—wichtig für den Edge-Einsatz oder regulierte Umgebungen. Die Governance umfasst die Validierung, dass destillierte Modelle Fairness und Genauigkeit beibehalten, sowie die Dokumentation des Destillationsrezepts zu Prüf- und Reproduktionszwecken.
Ein mobiler App-Entwickler destilliert ein großes, auf BERT basierendes Sentiment-Analysemodell in eine TinyBERT-Variante, die für die Inferenz auf dem Gerät geeignet ist. Das destillierte Modell behält 98% der Genauigkeit des Lehrers bei und reduziert gleichzeitig den Speicherbedarf um 90%. Die Dokumentation des Destillationsprozesses wird im unternehmerischen Wissensmanagementsystem für zukünftige Prüfungen gespeichert.
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