Khái niệm về Chưng cất Kiến thức

Chưng cất kiến thức là một kỹ thuật nén mô hình và chuyển giao kiến thức chủ yếu được sử dụng để trích xuất và chuyển giao kiến thức từ một mô hình phức tạp (thường là mô hình học sâu) sang một mô hình đơn giản hơn. Nguyên lý cơ bản là huấn luyện một mô hình nhỏ hơn (mô hình học sinh) để bắt chước đầu ra của một mô hình lớn hơn (mô hình giáo viên), từ đó giảm thiểu mức tiêu thụ tài nguyên tính toán trong khi vẫn duy trì hiệu suất cao.

Bối cảnh của kỹ thuật này xuất phát từ việc độ phức tạp của các mô hình học sâu ngày càng tăng, đòi hỏi nhiều tài nguyên tính toán hơn trong quá trình suy diễn. Thông qua việc áp dụng chưng cất kiến thức, người ta có thể giảm hiệu quả kích thước mô hình và tăng tốc độ suy diễn, đồng thời cố gắng giảm thiểu mất mát độ chính xác. Cách thức hoạt động của chưng cất kiến thức bao gồm việc tạo ra nhãn mềm từ mô hình giáo viên trên dữ liệu huấn luyện và sử dụng những nhãn mềm này để huấn luyện mô hình học sinh.

Trong các tình huống điển hình, chưng cất kiến thức được áp dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như nhận diện hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và nhận diện giọng nói. Ví dụ, trong một nhiệm vụ phân loại hình ảnh, một mạng nơ-ron tích chập lớn (CNN) có thể được sử dụng làm mô hình giáo viên, trong khi một mạng nhẹ hoạt động như mô hình học sinh trong quá trình huấn luyện. Xu hướng tương lai cho thấy, khi các mô hình AI trở nên phức tạp hơn, việc áp dụng chưng cất kiến thức sẽ ngày càng phổ biến, đặc biệt là trên các thiết bị di động và thiết bị tính toán biên.

Các lợi ích của chưng cất kiến thức bao gồm việc cải thiện đáng kể tốc độ và hiệu quả suy diễn của mô hình, đồng thời giảm thiểu việc sử dụng bộ nhớ. Tuy nhiên, nó cũng có nhược điểm, chẳng hạn như khả năng mô hình học sinh không thể hoàn toàn nắm bắt kiến thức của mô hình giáo viên, dẫn đến giảm hiệu suất. Ngoài ra, việc lựa chọn kiến trúc phù hợp cho cả mô hình giáo viên và học sinh cũng là rất quan trọng để đạt được thành công trong việc chưng cất.