Naudojant distiliuotus modelius, tokius kaip „Deepseek-R1-Distill-llama-8B“, siūlo keletą pagrindinių privalumų, ypač efektyviai diegdami didelių kalbų modelius (LLMS). Čia yra pagrindiniai pranašumai:
padidėjęs skaičiavimo efektyvumas
Distiliuoti modeliai yra žymiai mažesni ir reikalauja mažiau skaičiavimo išteklių, palyginti su didesniais jų kolegomis. Šis sumažinimas leidžia organizacijoms diegti AI sprendimus su mažesniu vėlavimu ir sumažina pridėtines išlaidas, todėl jos yra tinkamos aplinkai, kur skaičiavimo galia yra ribota [1] [2].išlaidų sumažinimas
Naudojant distiliuotus modelius, eksploatavimo išlaidos yra žymiai mažesnės. Šie mažesni modeliai sunaudoja mažiau energijos ir reikalauja mažiau galingos aparatinės įrangos, o tai reiškia, kad įmonėms, ypač toms, kurios padidina AI programas, taupomos išlaidos. Dėl galimybės išlaikyti konkurencinius rezultatus ir sumažinti išlaidas distiliuotus modelius tampa patrauklia galimybe įmonėms [1] [3].Patobulintas mastelio keitimas
Distiliavimas padidina AI programų mastelį, įgalinant išplėstines galimybes platesniame įrenginių asortimente, įskaitant mobiliąsias ir krašto platformas. Šis padidėjęs prieinamumas leidžia organizacijoms pasiekti platesnę auditoriją ir siūlyti įvairias paslaugas, nereikalaujant didelių investicijų į infrastruktūrą [1] [2].patobulintas našumas ir pritaikymas
Nors distiliuoti modeliai gali šiek tiek sumažinti samprotavimo galimybes, palyginti su didesnėmis jų versijomis, jie vis tiek gali pasiekti įspūdingą našumo lygį, dažnai išlaikydami didelę procentinę dalį pradinio modelio galimybių. Pavyzdžiui, „Deepseeek-R1-Distill-Llama-8B“ gali išlaikyti 59–92% didesnio jos kolegos našumo, tuo pačiu efektyvesnis [2] [4]. Be to, distiliavimas leidžia optimizuoti konkrečias užduotis, leidžiančias vartotojams pritaikyti modelius, kad būtų galima geriau atitikti konkrečias programas ar vartotojo poreikius [3] [5].greitesnis atsakymo laikas
Mažesnis distiliuotų modelių dydis lemia greitesnį apdorojimo greitį, o tai yra labai svarbu programoms, reikalaujančioms realiojo laiko atsakymų. Šis efektyvumas gali padidinti vartotojo patirtį, sumažinant laukimo laiką sąveikos su AI sistemomis [1] [3].apibendrinimas ir mokymosi efektyvumas
Distiliuotų modelių distiliavimo metu naudingas žinių perdavimo procesas, kuris gali padėti jiems geriau apibendrinti įvairias užduotis. Mokydamiesi iš didesnių modelių samprotavimų, jie vengia per didelio tinkamumo ir gali efektyviai atlikti įvairius scenarijus [4] [7].Apibendrinant galima pasakyti, kad distiliuoti modeliai, tokie kaip „Deepseek-R1-Distill-llama-8B“, suteikia įtikinamą pusiausvyrą tarp našumo ir išteklių efektyvumo, todėl jie yra idealūs praktiniams pritaikymams šiandienos AI kraštovaizdyje.
Citatos:
[1] https://humanloop.com/blog/model-distilation
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/depall-deepseek-r1-distilled-llama-models-in-amazon-drock/
[3] https://techcommunity.microsoft.com/blog/aiplatformblog/distillation-bunding-smaller-models-into-high-solance-fost-fosctive-solutio/4355029
[4] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
[5] https://aws.amazon.com/jp/blogs/machine-learning/a-guide-to-amazon-bedrock-model-distilation-preview/
[6] https://simonwillison.net/2025/jan/20/deepseek-r1/
[7] https://labelbox.com/guides/model-distilation/
[8] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1-distill-llama-8b