O que significa "Destilação Progressiva"?
Índice
A destilação progressiva é uma técnica usada pra melhorar modelos de aprendizado de máquina, deixando eles menores e mais eficientes, mas ainda com um bom desempenho. A ideia é pegar um modelo grande e complexo, chamado de professor, e criar modelos menores, conhecidos como alunos, que aprendem com o professor.
Como Funciona
Pré-Destilação: O primeiro passo é treinar o modelo principal pra ele ser muito bom no que faz. Esse é o modelo professor, que tem muita informação e habilidades.
Criando Modelos Alunos: Depois que o professor tá treinado, ele é usado pra guiar os modelos menores. Esses alunos aprendem com o professor, mas têm menos parâmetros, o que significa que são mais rápidos e exigem menos poder de processamento.
Geração Mascarada: Pra deixar o processo de aprendizado mais rico, os modelos alunos aprendem com diferentes partes do conhecimento do professor. Isso ajuda eles a captar mais detalhes em vez de só uma forma de ver as coisas.
Aprendizado Progressivo: O aprendizado acontece em etapas. Cada modelo aluno aprende um pouco mais, permitindo que eles construam suas habilidades passo a passo, o que ajuda na transferência de conhecimento do professor de forma suave.
Benefícios
A principal vantagem da destilação progressiva é que ela torna possível usar modelos avançados em áreas onde os recursos computacionais são limitados. Reduzindo o tamanho dos modelos enquanto mantém sua eficácia, isso permite aplicações mais rápidas e fáceis em várias tarefas.