自己蒸留（Self-Distillation）によるAIモデルの反復的な精度向上法

自己蒸留（Self-Distillation）によるAIモデルの反復的な精度向上法とは

「自己蒸留（Self-Distillation）によるAIモデルの反復的な精度向上法」とは、外部の教師モデルに頼らず、AIモデル自身が生成した知識（ソフトターゲットなど）を用いて、自身の性能を反復的に向上させる学習手法です。具体的には、モデルが自身の予測結果を「教師信号」として利用し、それに基づいて再度学習を行うことで、よりロバストで精度の高いモデルへと進化します。これは「LLMの知識蒸留プロセス」の一環として、特に大規模言語モデル（LLM）の効率的な改善や軽量化に貢献する重要な技術の一つとして位置づけられます。

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