Model Distillation

Wat is Model Distillation

Model distillation is een techniek waarbij een klein “student”-model wordt getraind om het gedrag van een groot “leraar”-model na te bootsen. Het studentmodel leert niet rechtstreeks van originele labels, maar van de outputkansen of redeneringen van het leraarmodel. Hierdoor behoudt het kleinere model veel van de capaciteiten tegen aanzienlijk lagere kosten.

Hoe werkt het

In de praktijk wordt een groot model zoals GPT-4o of Claude 3.5 ingezet om antwoorden te genereren op een grote set inputs. Een kleiner foundation model, bijvoorbeeld Llama 3 8B of Mistral 7B, wordt vervolgens fine-tuned op deze input-outputparen. Soms worden ook tussenliggende redeneerstappen overgedragen, wat de kwaliteit verder verhoogt.

Voordelen voor enterprise

De voordelen zijn substantieel: een gedistilleerd model is vaak vijf tot vijftig keer goedkoper en sneller dan de originele leraar, terwijl het op specifieke taken een vergelijkbare kwaliteit levert. Voor productieworkloads met hoge volumes betekent dit miljoenen euro’s besparing per jaar bij grote enterprises.

Beperkingen

Distillatie werkt het best op afgebakende taken. Voor brede algemene kennis blijft een groot foundation model superieur. Daarnaast zijn er juridische aandachtspunten: gebruiksvoorwaarden van leveranciers verbieden soms het gebruik van hun output om concurrerende modellen te trainen.

Toepassingen

Distillatie is ideaal voor edge-deployments, real-time applicaties en kostengevoelige use cases. Een gedistilleerd Mistral-model kan op een laptop draaien voor lokale codeassistentie, terwijl een gedistilleerd Llama 3-model voor een klantenservicebot in een private LLM stack ingezet wordt.

Voorbeelden

Artificial Intelligence Consultant begeleidt distillatieprojecten van data-collectie via leraarmodellen op Azure OpenAI of AWS Bedrock tot training, evaluatie en deployment, conform ISO 27001 en EU AI Act.