Cosa significa "Perdite in distillazione"?
Indice
Le perdite di distillazione sono un modo per migliorare le prestazioni di modelli più piccoli imparando da modelli più grandi. L'idea è prendere le conoscenze da un modello grande e complesso e trasferirle a uno più piccolo e semplice. Questo aiuta il modello più piccolo a diventare più intelligente senza bisogno di troppi dati o tempo per l'addestramento.
Come Funziona
Quando un modello grande viene addestrato, impara a fare previsioni basate sulle sue vaste conoscenze. Per insegnare queste conoscenze a un modello più piccolo, confrontiamo come entrambi i modelli fanno previsioni. Il modello più piccolo cerca di allineare le uscite del modello più grande. Facendo così, impara dai punti di forza del modello più grande evitando complessità inutili.
Vantaggi
Il principale vantaggio dell'uso delle perdite di distillazione è che fa risparmiare tempo e risorse. I modelli più piccoli costano meno da addestrare e usare, rendendoli più accessibili per vari utilizzi. Questo metodo permette agli sviluppatori di creare modelli efficienti che funzionano bene senza avere bisogno della stessa potenza di calcolo dei loro colleghi più grandi.