С ростом языковых моделей их производительность увеличивается, но вместе с этим растут и затраты на их использование. Модели с параметрами от 70 до 400 миллиардов требуют значительных ресурсов для обслуживания, что делает их невыгодными для реальных продуктов. Здесь на помощь приходит дистилляция — метод, позволяющий создать меньшую и дешёвую модель, сохранившую большинство достоинств «учителя». Данный подход делает использование ИИ экономически выгодным и предсказуемым.
Клиенты Nebius Token Factory уже используют дистилляцию для задач, таких как оценка поисковой выдачи и корректировка грамматики. После дистилляции компании сообщают о снижении задержек в 2-3 раза и значительном сокращении затрат. Это особенно важно в интерактивных системах.
Дистилляция тренирует «ученика» на основе сильной модели-учителя, позволяя экономить ресурсы при сохранении точности. Платформа Nebius предлагает инструменты для эффективного создания синтетических наборов данных, значимо упрощая процесс.
Методы дистилляции, дообучения и квантизации не заменяют друг друга, а взаимодополняют. Nebius предлагает полный цикл работ в рамках Token Factory, позволяя командам без лишних сложностей переходить от данных к оптимизированным моделям, что делает дистилляцию центральной частью стратегии в областях ИИ.
*компания Meta Platforms Inc. признана экстремистской организацией, ее деятельность на территории России запрещена