AI蒸留の目的
- モデルの軽量化: 大規模なモデルは高い性能を持つ一方で、計算コストやメモリ消費量が大きいため、モバイルデバイスや組み込みシステムなどリソースの限られた環境での利用には不向きです。蒸留によって軽量化されたモデルは、これらの環境でも効率的に動作することができます。
- 推論速度の向上: モデルが軽量化されることで、推論に必要な計算量が減少し、より高速な推論が可能になります。
- 汎化性能の向上: 学生モデルは、教師モデルから学習する過程で、教師モデルが持つ知識をより一般化された形で獲得することができます。これにより、学生モデルの汎化性能が向上する可能性があります。
1. 教師モデルの準備: 大規模で高性能なモデルを教師モデルとして用意します。
2. 学生モデルの準備: 教師モデルよりも軽量なモデルを学生モデルとして用意します。
3. 学習データの準備: 教師モデルと学生モデルの学習に使用するデータを準備します。
4. 知識の抽出: 教師モデルに学習データを入力し、その出力（例えば、分類問題における各クラスの確率分布）を記録します。
5. 学生モデルの学習: 学生モデルに学習データを入力し、教師モデルから抽出した知識（例えば、各クラスの確率分布）を教師信号として学習を行います。
AI蒸留のメリット
- 軽量で高性能なモデルの実現: リソースの限られた環境でも利用可能な、高い性能を持つモデルを開発することができます。
- 推論速度の向上: 軽量化されたモデルにより、高速な推論が可能になります。
- 汎化性能の向上: 学生モデルが教師モデルの知識を一般化された形で学習することで、汎化性能が向上する可能性があります。
- モバイルアプリ: スマートフォンなどのモバイルデバイスで動作する軽量なAIモデル
- 組み込みシステム: センサーやIoTデバイスなど、計算資源の限られた環境で動作するAIモデル
- 自然言語処理: 大規模な言語モデルを蒸留し、軽量で高速な自然言語処理モデルを開発する
- 画像認識: 高精度な画像認識モデルを蒸留し、軽量でリアルタイム処理が可能なモデルを開発する
- 教師モデルの性能: 教師モデルの性能が低い場合、学生モデルも十分な性能を発揮できない可能性があります。
- 学生モデルの設計: 学生モデルの構造や学習方法が適切でない場合、教師モデルの知識を十分に継承できない可能性があります。