知識蒸留（Knowledge Distillation）によるLlamaから軽量モデルへの移行戦略

知識蒸留（Knowledge Distillation）によるLlamaから軽量モデルへの移行戦略とは

「知識蒸留（Knowledge Distillation）によるLlamaから軽量モデルへの移行戦略」とは、大規模言語モデル（LLM）であるLlamaなどの高性能な「教師モデル」の振る舞いや学習した知識を、より小規模で計算コストの低い「生徒モデル」に効率的に転移させる手法を指します。これにより、大規模モデルが持つ高い性能を維持しつつ、モデルサイズを大幅に削減し、推論速度の向上や運用コストの低減を実現します。この戦略は、親トピックである「開発コスト削減」の文脈において極めて重要であり、Llamaのような強力なAIモデルを、限られたリソース環境やエッジデバイスなど、より多様な環境で実用的に活用するための鍵となります。具体的には、教師モデルのソフトラベル（出力確率分布）を生徒モデルの学習目標として用いることで、単なる正解ラベルだけでなく、教師モデルの「曖昧な知識」までをも伝達します。

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