¿Qué significa "Pérdidas por destilación"?
Tabla de contenidos
Las pérdidas de destilación son una forma de mejorar el rendimiento de modelos más pequeños aprendiendo de modelos más grandes. La idea es tomar el conocimiento de un modelo grande y complejo y pasárselo a uno más pequeño y sencillo. Esto ayuda al modelo más pequeño a volverse más inteligente sin necesitar tantos datos o tiempo para entrenar.
Cómo Funciona
Cuando se entrena un modelo grande, aprende a hacer predicciones basadas en su amplio conocimiento. Para enseñar este conocimiento a un modelo más pequeño, comparamos cómo ambos modelos hacen predicciones. El modelo más pequeño intenta igualar las salidas del modelo más grande. Al hacer esto, aprende de las fortalezas del modelo más grande mientras evita una complejidad innecesaria.
Beneficios
La principal ventaja de usar pérdidas de destilación es que ahorra tiempo y recursos. Los modelos más pequeños son más baratos de entrenar y usar, lo que los hace más accesibles para varias aplicaciones. Este método permite a los desarrolladores crear modelos eficientes que funcionan bien sin necesitar la misma cantidad de potencia de cómputo que sus contrapartes más grandes.