Перегонки в ШІ: Революція ефективності чи неминуча еволюція?
Штучний інтелект, особливо великі мовні моделі (LLM), швидко змінює світ. Однак ця революція приховує величезну проблему – колосальні обчислювальні ресурси, необхідні для навчання та роботи цих моделей. Це не лише дорого, але й екологічно несприятливий. На тлі цієї реальності поява DeepSeek R1 та пов’язані з цим звинувачення у використанні дистиляції для створення конкурентної моделі спричинили жорстоку реакцію в галузі. Але, насправді, дистиляція знань – це не якась революційна інновація, а скоріше логічна стадія еволюції в галузі ШІ, яка стає все більш важливою в умовах зростаючої витрати та необхідності оптимізації.
Я пам’ятаю, як кілька років тому, коли я тільки починав працювати з машинним навчанням, ми зіткнулися з обмеженнями, пов’язаними з обчислювальною потужністю. Тоді ми мріяли про моделі, які могли б працювати на звичайних комп’ютерах, а не лише на потужних серверах. Перегонка знань – це один із інструментів, який дозволяє нам підходити до цієї мрії.
Що таке дистиляція знань?
По суті, дистиляція знань – це процес викладання меншої моделі (студента) на основі знань, отриманих більшою, складнішою моделлю (викладач). Ідея проста, але елегантна: замість того, щоб навчати студента з нуля на величезній кількості даних, ми використовуємо “темні знання” вчителя. Як пояснює Oriol Vignals, ми говоримо про ті нюанси, які модель вчителя дізналася в процесі навчання, але які не відображаються у своїх суворих рішень. Наприклад, у завданні класифікації зображень модель може «знати», що собака та лисиця схожі, навіть якщо вона не може чітко розрізнити їх. Ця інформація передається студенту, що дозволяє йому вчитися швидше та ефективніше.
Спочатку ідея дистиляції знань, запропонованих Гінтоном та його колегами, була спрямована на вирішення проблеми громіздких ансамблів моделей. Ідея полягала в тому, щоб поєднати знання декількох моделей в ще один компакт. Однак зі збільшенням розміру моделей та обсягу даних перегонка знань набула нового значення – як інструмент для оптимізації ресурсів.
Чому дистиляція знань стає все більш важливою?
Розробка великих мовних моделей, таких як GPT-3, Palm та Llama, призвела до експоненціального зростання їх розмірів та обчислювальних витрат. Навчання цих моделей вимагає величезних ресурсів та часу, що робить їх недоступними для багатьох компаній та дослідників. Перегонка знань дозволяє створювати більш компактні та ефективні моделі, які можуть працювати над менш потужним обладнанням.
Більше того, дистиляція знань може бути використана для створення спеціалізованих моделей, оптимізованих для конкретних завдань. Наприклад, ви можете створити модель, яка добре справляється з відповідями на запитання щодо медичних тем, використовуючи знання великої мови моделі, підготовлену на величезному тілі тексту.
DeepSeek R1: Перегонки знань чи щось більше?
Звинувачення проти DeepSeek R1 у використанні дистиляції знань для створення конкурентної моделі викликають багато питань. З одного боку, використання дистиляції знань є стандартною практикою в галузі ШІ. З іншого боку, виникає питання про те, наскільки етично використовувати знання, отримані від закритих моделей, таких як O1 OpenAI.
Я вважаю, що звинувачення проти DeepSeek R1, ймовірно, перебільшені. Навіть якщо DeepSeek використовував дистиляцію знань, це не обов’язково означає, що компанія вчинила щось незаконне чи неетичне. Як зазначає Даченг Лі, навіть заохочуючи закриту модель вивчити певні проблеми та використовувати відповіді, щоб навчити власних моделей, ви можете отримати цінні знання. Це можна порівняти з методом викладання Сократики, де студент вивчає, задаючи питання та аналізуючи відповіді.
Майбутнє перегонки знань
Я переконаний, що дистиляція знань відіграватиме все більш важливу роль у майбутньому ШІ. У міру того, як моделі стають все складнішими, потреба в оптимізації ресурсів лише збільшиться. Перегонка знань – це один із інструментів, який дозволяє нам вирішити цю проблему.
Більше того, я думаю, що ми побачимо нові та інноваційні програми перегонки знань. Наприклад, ви можете використовувати дистиляцію знань для створення моделей, які можуть адаптуватися до нових завдань або даних. Також для створення моделей, які можуть пояснити їх рішення, можна використовувати для створення моделей, які можуть пояснити їх рішення.
Поради та рекомендації
- Вивчіть основи дистиляції знань: Якщо ви працюєте в ШІ, важливо зрозуміти принципи перегонки знань.
- Експериментуйте з різними методами дистиляції: Існують різні методи дистиляції знань, і важливо знайти той, який найкраще підходить для вашого завдання.
- Використовуйте дистиляцію знань для оптимізації моделей: Перегонка знань може допомогти вам створити більш компактні та ефективні моделі.
- Будьте етичні у використанні дистиляції знань: Переконайтесь, що ви не використовуєте знання, отримані від закритих моделей незаконних чи неетичних.
Висновок
Перегонка знань – це не революційна інновація, а скоріше логічна стадія еволюції в галузі ШІ. Це дозволяє створювати більш компактні та ефективні моделі, які можуть працювати над менш потужним обладнанням. У міру того, як моделі стають все складнішими, потреба в оптимізації ресурсів лише збільшиться, а перегонка знань стане все більш важливим інструментом. Я впевнений, що ми побачимо нові та інноваційні програми для перегонки знань у майбутньому, які допоможуть нам зробити AI більш доступними та стабільними.
