La destilación de modelos es una técnica en el campo del aprendizaje automático y la inteligencia artificial que se utiliza para transferir el conocimiento de un modelo grande y complejo, conocido como “modelo maestro” o “modelo profesor”, a un modelo más pequeño y eficiente, denominado “modelo estudiante”. Este proceso permite que el modelo más pequeño mantenga gran parte del rendimiento y precisión del modelo original, pero con menores requerimientos computacionales y una mayor rapidez en el tiempo de inferencia.
La destilación de modelos fue introducida formalmente en el trabajo seminal de Geoffrey Hinton, Oriol Vinyals y Jeff Dean titulado “Distilling the Knowledge in a Neural Network” (2015). En este proceso, el modelo maestro se entrena inicialmente con el conjunto de datos completo y obtiene una serie de predicciones, no solo las etiquetas correctas, sino también las probabilidades de las clases incorrectas, conocidas como “soft targets” o “etiquetas suaves”. Estas “soft targets” contienen información adicional sobre la estructura del conocimiento del modelo, más allá de la clasificación correcta.
Durante el entrenamiento del modelo estudiante, se utilizan tanto las etiquetas originales del conjunto de datos como las “soft targets” generadas por el modelo maestro. Este enfoque ayuda al modelo estudiante a aprender de manera más efectiva y a replicar la capacidad del modelo maestro con un menor número de parámetros.
En el contexto de los Modelos de Lenguaje Grande (Large Language Models o LLMs), como GPT-3 de OpenAI o BERT de Google, la destilación de modelos se aplica para crear versiones más ligeras y rápidas de estos modelos que se pueden implementar en dispositivos con limitaciones de hardware, como teléfonos móviles o aplicaciones web en tiempo real. Por ejemplo, Google ha utilizado la destilación para crear versiones más compactas de BERT, como “DistilBERT”, que mantiene aproximadamente el 97% del rendimiento de BERT en tareas de comprensión del lenguaje mientras es un 60% más rápido y un 40% más pequeño en términos de tamaño del modelo (Sanh et al., 2019).
La aplicación de la destilación de modelos en LLMs también es crucial para reducir los costos de despliegue y operación en entornos de producción. Los modelos originales, siendo extremadamente grandes, requieren una cantidad significativa de recursos de computación y energía, lo cual se traduce en mayores costos económicos y ambientales. La destilación permite mitigar estos problemas al proporcionar alternativas eficientes que conservan la mayor parte del rendimiento del modelo original.
En resumen, la destilación de modelos es una técnica poderosa para optimizar modelos de inteligencia artificial, permitiendo que modelos más pequeños y eficientes repliquen el comportamiento de modelos más grandes y complejos. Su aplicación en los Modelos de Lenguaje Grande permite la democratización y el uso más amplio de estas poderosas herramientas en una variedad de dispositivos y aplicaciones, facilitando el acceso y la implementación del procesamiento del lenguaje natural sin necesidad de infraestructuras costosas.
Referencias:
1. Hinton, G., Vinyals, O., & Dean, J. (2015). Distilling the Knowledge in a Neural Network. arXiv preprint arXiv:1503.02531.
2. Sanh, V., Debut, L., Chaumond, J., & Wolf, T. (2019). DistilBERT, a distilled version of BERT: smaller, faster, cheaper and lighter. arXiv preprint arXiv:1910.01108.
