Distillation des connaissances
Une méthode de transfert des connaissances d'un modèle « enseignant » plus grand vers un modèle « étudiant » plus petit, équilibrant la performance avec les contraintes de ressources et de gouvernance.
Un processus en deux étapes dans lequel un réseau étudiant compact est entraîné à reproduire les distributions de sortie (étiquettes souples) ou les représentations intermédiaires d’un modèle enseignant plus vaste et plus complexe. La distillation réduit la latence d’inférence, la consommation d’énergie et la surface d’attaque — des éléments essentiels pour le déploiement en périphérie ou dans des environnements réglementés. La gouvernance comprend la validation du maintien de l’équité et de la précision des modèles distillés, ainsi que la documentation de la procédure de distillation à des fins d’audit et de reproductibilité.
Un développeur d’applications mobiles distille un grand modèle d’analyse des sentiments basé sur BERT en une variante TinyBERT adaptée à l’inférence sur l’appareil. Le modèle distillé conserve 98 % de la précision du modèle enseignant tout en réduisant l’empreinte mémoire de 90 %. La documentation du processus de distillation est stockée dans le système de gestion des connaissances de l’entreprise pour de futurs audits.
« Ce qui prenait auparavant des semaines de révisions manuelles et de travail sur les politiques est maintenant structuré et auditable dans Enzai en quelques minutes. C'est la première fois que la gouvernance de l'IA semble opérationnelle, et non théorique. »
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