🧪🤖 Дистилляция ИИ: меньше, дешевле, быстрее

ИИ-модели растут такими темпами, что их запуск обходится дороже, чем строительство дата-центра на Луне. Но решение давно придумано — дистилляция. Нет, не про алкоголь, хотя аналогии напрашиваются, так как суть та же, метод делает модели легче и доступнее.

Данная тема всплыла вновь после успеха китайской DeepSeek. Их модель R1 за смешные по меркам индустрии деньги показала результаты, от которых у конкурентов зашевелились волосы. И если вы помните, то акции Nvidia даже припали немного. Секрет оказался не в «кражах технологий», а в старом добром методе knowledge distillation.

Смысл прост: есть большая модель-учитель, которая знает очень много. Она делится не только ответами, но и «намеками» — какой вариант ближе к истине, а какой точно мимо. Ученик перенимает эти нюансы и оказывается куда легче, но не сильно глупее.

Эта идея была предложена ещё в 2015 году Джеффри Хинтоном, которого называют крестным отцом ИИ. Тогда дистилляцию воспринимали как академический эксперимент. Теперь же — это один из главных инструментов оптимизации.

В 2019 мир увидел DistilBERT — упрощенную версию знаменитого BERT от Google. Напомню, сам BERT в своё время был революцией: модель понимала контекст слов в предложении так, как раньше нейросети не умели, и стала стандартом для поисковых систем и NLP-задач. Но BERT был тяжеловат: запускать его в реальных продуктах означало держать серверы на пределе. DistilBERT стал «дистиллированной» версией — на 40% меньше по размеру, но при этом сохранял около 97% качества. То есть почти та же точность, но быстрее и дешевле.

После такого успеха дистилляцию начали активно использовать все крупные игроки: Google, Amazon, OpenAI и десятки исследовательских групп.

Причина проста: без дистилляции модели разрастаются до размеров, где каждое обновление стоит миллионы. А запуск таких гигантов может оказаться дороже, чем вся польза от них.

Дистилляция же позволяет университетам и стартапам запускать проекты за сотни или тысячи долларов. Пример — модель Sky-T1 из Беркли, которую собрали всего за $450, и она показала достойные результаты.

Для больших компаний это звучит тревожно: зачем содержать «монстра» за миллионы, если знания можно перегонять в аккуратные и дешёвые копии? Но тут есть нюанс: дистилляция требует доступа к исходной модели, а значит — закрытые решения вроде GPT-5 просто так не «сжать».

Тем не менее тренд очевиден: вместо гонки «у кого больше серверов» начинается гонка «кто лучше перегонит знания» :-).

Подписывайтесь на Telegram PromtScout.