Wissensdestillation
Eine Methode zur Übertragung von Erkenntnissen aus einem größeren „Lehrer“ -Modell in ein kleineres „Schüler“ -Modell, bei dem Leistung mit Ressourcen- und Verwaltungsbeschränkungen in Einklang gebracht werden.
Definition
Ein zweistufiger Prozess, bei dem ein kompaktes Studentennetzwerk trainiert wird, um die Ausgabeverteilungen (Softlabels) oder Zwischendarstellungen eines größeren, komplexeren Lehrermodells nachzuahmen. Die Destillation reduziert die Inferenzlatenz, den Energieverbrauch und die Angriffsfläche — wichtig für Edge-Bereitstellungen oder regulierte Umgebungen. Zur Unternehmensführung gehört die Überprüfung, ob die destillierten Modelle fair und genau sind, und die Dokumentation des Destillationsrezepts zu Prüfungs- und Reproduzierbarkeitszwecken.
Real-World Example
Ein Entwickler mobiler Apps destilliert ein großes Bert-basiertes Stimmungsanalysemodell in eine TinyBERT-Variante, die für Inferenzen 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 für zukünftige Audits im Wissensmanagementsystem des Unternehmens gespeichert.
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