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Destilación de modelos: La destilación entrena un modelo estudiante más pequeño para imitar las predicciones o distribuciones de salida de un modelo profesor. Busca conservar una parte útil de la capacidad con menos memoria, energía, latencia o coste de inferencia.
Cómo funciona
Durante el entrenamiento, el estudiante aprende de señales producidas por el profesor y, según el método, también de etiquetas reales. El objetivo compara sus salidas. No es simplemente cuantización: la destilación crea o ajusta otro modelo, mientras la cuantización reduce la precisión numérica de una representación.
Ejemplo práctico
Un equipo usa un modelo grande para producir señales sobre su conjunto de tareas y entrena uno menor para clasificar solicitudes repetitivas. Antes de sustituirlo, compara ambos con casos normales, raros y adversariales.
Cómo evaluarlo con rigor
Mida calidad por tarea, no solo el promedio. Verifique licencias y procedencia de datos, separe evaluación de entrenamiento, examine sesgos heredados y confirme que el ahorro aparece en el hardware real.
Lista de comprobación
- Defina el resultado esperado antes de probar.
- Mida el sistema completo y no solo una respuesta aislada.
- Documente modelo, versión, datos, controles y limitaciones.
Referencia primaria: Google for Developers — glosario de IA generativa
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Preguntas frecuentes
¿Cuál es la definición breve de destilación de modelos?
La destilación entrena un modelo estudiante más pequeño para imitar las predicciones o distribuciones de salida de un modelo profesor. Busca conservar una parte útil de la capacidad con menos memoria, energía, latencia o coste de inferencia.
¿Cómo se debe evaluar?
Mida calidad por tarea, no solo el promedio. Verifique licencias y procedencia de datos, separe evaluación de entrenamiento, examine sesgos heredados y confirme que el ahorro aparece en el hardware real.
