Chưng cất mô hình ngôn ngữ: bí quyết biến mô hình lớn thành nhỏ hiệu quả

- Kỹ thuật chưng cất kiến thức (Knowledge Distillation - KD) đã trở thành một phương pháp quan trọng trong lĩnh vực Trí tuệ Nhân tạo, đặc biệt là trong các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs).
- KD giúp chuyển giao khả năng từ các mô hình độc quyền như GPT-4 sang các mô hình mã nguồn mở như LLaMA và Mistral.
- Quá trình này không chỉ cải thiện hiệu suất của các mô hình mã nguồn mở mà còn giúp nén chúng và tăng cường hiệu quả mà không làm giảm đáng kể chức năng.
- KD cho phép các mô hình mã nguồn mở trở thành phiên bản tốt hơn của chính chúng bằng cách tự dạy mình.
- Nghiên cứu gần đây đã phân tích vai trò của KD trong LLMs, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc chuyển giao kiến thức tiên tiến đến các mô hình nhỏ hơn, ít tài nguyên hơn.
- Ba trụ cột chính của nghiên cứu bao gồm: verticalisation, skill, và algorithm, mỗi trụ cột thể hiện một khía cạnh khác nhau của thiết kế kiến thức.
- Chưng cất mô hình mô tả quá trình cô đặc một mô hình lớn và phức tạp (mô hình giáo viên) thành một mô hình nhỏ hơn và hiệu quả hơn (mô hình học sinh).
- Mục tiêu chính là chuyển giao kiến thức từ mô hình giáo viên sang mô hình học sinh để mô hình học sinh có thể hoạt động với hiệu suất tương đương nhưng tiêu thụ ít tài nguyên hơn.
- Các kỹ thuật như chưng cất dựa trên logit và chưng cất dựa trên trạng thái ẩn thường được sử dụng trong quá trình chưng cất.
- Lợi thế chính của chưng cất là giảm đáng kể kích thước mô hình và nhu cầu tính toán, cho phép triển khai mô hình trong các môi trường hạn chế tài nguyên.
- Mô hình học sinh thường vẫn duy trì hiệu suất cao mặc dù có kích thước nhỏ hơn, gần giống với khả năng của mô hình giáo viên lớn hơn.
- Chưng cất cho phép tự do trong việc lựa chọn kiến trúc của mô hình học sinh; ví dụ, một mô hình nhỏ hơn như StableLM-2-1.6B có thể được tạo ra từ kiến thức của một mô hình lớn hơn như Llama-3.1-70B.
- So với các phương pháp đào tạo truyền thống, các kỹ thuật chưng cất như Arcee-AI’s DistillKit có thể mang lại cải thiện hiệu suất đáng kể mà không cần thêm dữ liệu đào tạo.
- Nghiên cứu này là một công cụ hữu ích cho các nhà nghiên cứu, cung cấp cái nhìn tổng quát về các phương pháp chưng cất kiến thức hiện đại và đề xuất hướng đi cho nghiên cứu tiếp theo.

📌 Nghiên cứu về chưng cất mô hình ngôn ngữ cho thấy KD giúp chuyển giao kiến thức từ mô hình lớn sang nhỏ, tiết kiệm tài nguyên mà vẫn duy trì hiệu suất cao. Các mô hình nhỏ như StableLM-2-1.6B có thể hoạt động hiệu quả trong môi trường hạn chế, mở ra cơ hội cho AI mã nguồn mở mạnh mẽ hơn.

https://www.marktechpost.com/2024/08/11/understanding-language-model-distillation/