継続的学習環境におけるAI知識蒸留の自動パイプライン構築

継続的学習環境におけるAI知識蒸留の自動パイプライン構築とは

「継続的学習環境におけるAI知識蒸留の自動パイプライン構築」とは、変化し続けるデータやタスクに適応するため、大規模な教師モデルから軽量な学生モデルへ知識を効率的に転移させる「知識蒸留」プロセスを、データ収集、蒸留、評価、デプロイメントまで一貫して自動化する仕組みを指します。特に大規模言語モデル（LLM）の文脈では、モデルの継続的な改善と運用コスト削減を両立させるための重要な技術であり、LLMの知識蒸留プロセスを実運用で実現する上での鍵となります。

このキーワードが属するテーマ