Knowledge Distillation
Destilação de Conhecimento
A destilação de conhecimento treina um pequeno modelo estudante para copiar sinais úteis de um modelo professor maior. O treinamento frequentemente usa tanto as pontuações do professor quanto rótulos corretos conhecidos.
Outro exemplo
Um engenheiro de edge-ML treina um estudante com pontuações de professor e rótulos de 2 milhões de sentenças. O estudante mantém a qualidade de intenção medida e atende ao limite de velocidade de telefone. Compressão ou quantização de arquivos sozinha não é destilação.
Partes principais
- 01Modelo professor
- 02modelo de estudante
- 03objetivo de destilação
Use-o quando
Use este termo quando comportamento medido é ensinado de um modelo professor para um modelo aluno menor.
Não o use quando
Não presuma que o aluno adquira todas as habilidades ou recursos de segurança do professor.
Nome usado no código
teacher logits → student loss Antes de lançar
Check the model and prompt versions, source data, versioned evaluation set, and measures. Verify links to evidence, tool permissions, privacy, common failures, decline-to-answer and fallback behavior, human review, monitoring, cost, speed, and rollback.
Outcome: Complete the task with Destilação de Conhecimento (Knowledge Distillation). User context: Um engenheiro de edge-ML treina um estudante com pontuações de professor e rótulos de 2 milhões de sentenças. O estudante mantém a qualidade de intenção medida e atende ao limite de velocidade de telefone. Compressão ou quantização de arquivos sozinha não é destilação. AI method or concept: Destilação de Conhecimento (Knowledge Distillation). Why it fits: Use este termo quando comportamento medido é ensinado de um modelo professor para um modelo aluno menor. Do not use it when: Não presuma que o aluno adquira todas as habilidades ou recursos de segurança do professor. AI requirements: Define the input and source evidence. Set model and tool permissions. Use versioned evaluation data and measures. Define failure, decline-to-answer, privacy, speed, and cost limits. Operational safeguards: Keep a clear trace and hide sensitive log data. Show users a safe fallback. Mark steps that need human review. Define how to roll back the model or prompt. Acceptance criteria: Record baseline and target measures on a versioned evaluation set. Test edge cases and hostile inputs. Verify fallback, monitoring, permissions, and rollback. Evidence and limits (evidence boundary): Nenhum padrão oficial único controla todo o termo. Seu significado pode mudar entre equipes, plataformas ou frameworks. Unknowns to confirm: Target task, model and version, evaluation owner, source data, risk limit, tool permissions, and production fallback.
Conferir este pedido
Review how Destilação de Conhecimento (Knowledge Distillation) is used now. Definition: A destilação de conhecimento treina um pequeno modelo estudante para copiar sinais úteis de um modelo professor maior. O treinamento frequentemente usa tanto as pontuações do professor quanto rótulos corretos conhecidos. Release checks: Check the model and prompt versions, source data, versioned evaluation set, and measures. Verify links to evidence, tool permissions, privacy, common failures, decline-to-answer and fallback behavior, human review, monitoring, cost, speed, and rollback. Before changing code, list the evidence, gaps, severity, and the smallest safe fix.