Chưng cất kiến thức (Knowledge Distillation) trong AI là quá trình huấn luyện một mô hình nhỏ hơn (student model) để học lại từ mô hình lớn hơn (teacher model) nhằm giảm kích thước mô hình nhưng vẫn giữ được hiệu suất cao.
📌 Nói đơn giản:
- Mô hình lớn (teacher model): thường là một mô hình deep learning mạnh, chính xác nhưng tốn tài nguyên (VD: GPT-4, LLaMA 2-70B).
- Mô hình nhỏ (student model): học lại từ mô hình lớn, nhẹ hơn, chạy nhanh hơn nhưng vẫn đạt độ chính xác tốt (VD: LLaMA 2-7B, MobileBERT).
Mục tiêu chính của chưng cất:
✅ Giảm kích thước mô hình → Chạy nhanh hơn, tiết kiệm tài nguyên.
✅ Tối ưu cho thiết bị nhỏ (edge devices) → Như điện thoại, IoT, trình duyệt.
✅ Giữ được độ chính xác cao nhất có thể → Học tốt từ mô hình lớn.
📌 Các phương pháp chưng cất AI
Có 3 loại chưng cất chính:
1️⃣ Chưng cất logit (Logit Distillation)
- Student model học lại từ các xác suất mềm (soft labels) mà teacher model dự đoán.
- Ví dụ: Thay vì chỉ học nhãn “con mèo”, student học luôn phân phối xác suất mà teacher model đưa ra (VD: 80% mèo, 15% chó, 5% cáo).
- Công thức mất mát (loss function): L=αLhard+(1−α)LsoftL = \alpha L_{\text{hard}} + (1-\alpha) L_{\text{soft}}L=αLhard+(1−α)Lsoft với LhardL_{\text{hard}}Lhard là loss của nhãn gốc và LsoftL_{\text{soft}}Lsoft là loss của soft labels từ teacher.
- 🔥 Ứng dụng: Chưng cất mô hình NLP, thị giác máy tính (Vision Transformer).
2️⃣ Chưng cất đặc trưng (Feature-based Distillation)
- Thay vì chỉ học kết quả cuối cùng, student model học luôn các đặc trưng (feature maps) của teacher model ở các layer ẩn.
- Dùng trong các mạng CNN, ResNet, ViT.
3️⃣ Chưng cất phản hồi (Response-based Distillation)
- Dùng học tăng cường (Reinforcement Learning – RL) để tinh chỉnh student model dựa trên phản hồi của teacher.
- Được dùng trong AI sinh văn bản (LLM) như Alpaca, LLaMA, GPT-3.5-turbo.
📌 Ví dụ thực tế
1️⃣ BERT → DistilBERT 📖
- BERT (340M tham số) quá lớn để chạy trên thiết bị nhỏ.
- DistilBERT (66M tham số) được chưng cất từ BERT nhưng vẫn giữ 97% độ chính xác, chạy nhanh hơn 60%.
2️⃣ GPT-3 → GPT-3.5-turbo → GPT-4-turbo 🤖
- OpenAI chưng cất GPT-4 để tạo ra GPT-4-turbo, nhẹ hơn nhưng tốc độ nhanh hơn và giá rẻ hơn.
3️⃣ Stable Diffusion → SD Turbo 🎨
- Chưng cất mô hình Stable Diffusion để tạo ra phiên bản nhẹ hơn, nhanh hơn cho AI vẽ ảnh.
📌 Khi nào nên dùng Knowledge Distillation?
✅ Khi muốn giảm kích thước mô hình để chạy nhanh hơn.
✅ Khi cần deploy AI trên điện thoại, IoT, trình duyệt.
✅ Khi muốn tối ưu chi phí tính toán nhưng vẫn giữ độ chính xác cao.
💡 Bạn đang quan tâm đến mô hình nào? Nếu bạn muốn tối ưu DeepSeek hoặc mô hình AI riêng, mình có thể hướng dẫn cách chưng cất hiệu quả! 🚀
