¿Qué es el destilado de una LLM?

 La destilación es una técnica de entrenamiento de LLM en la que un modelo más pequeño y eficiente (como GPT-4o mini) se entrena para imitar el comportamiento y los conocimientos de un modelo más grande y complejo (como GPT-4o).

Qué son los modelos destilados de inteligencia artificial y la destilación LLM

La destilación de modelos de inteligencia artificial es una técnica para reducir el tamaño de los modelos, replicando los resultados y el rendimiento que puedes obtener con ellos.

Un LLM de base se entrena con suficiente lenguaje natural para “saber” una cantidad notable sobre gramática, palabras y modismos. Un modelo de lenguaje de base puede generar oraciones útiles sobre los temas en los que se entrena. Además, un LLM de base puede realizar ciertas tareas tradicionalmente llamadas "creativas", como escribir poesía. Sin embargo, el resultado de texto generativo de un LLM de base no es una solución para otros tipos de problemas comunes de AA, como la regresión o la clasificación. Para estos casos de uso, un LLM de base puede funcionar como una plataforma en lugar de una solución.

Para transformar un LLM de base en una solución que satisfaga las necesidades de una aplicación, se requiere un proceso llamado ajuste. Un proceso secundario llamado destilación genera una versión más pequeña (con menos parámetros) del modelo ajustado.

Los grandes modelos lingüísticos (LLM) siguen creciendo en complejidad y tamaño, y su despliegue plantea importantes retos.

La destilación LLM surge como una potente solución a este problema, ya que permite transferir conocimientos de un modelo lingüístico más grande y complejo (el "maestro") a una versión más pequeña y eficaz (el "alumno").

Un ejemplo reciente en el mundo de la IA es la destilación de GPT-4o mini (estudiante) de GPT-4o (profesor).

Este proceso puede compararse al de un profesor que imparte sabiduría a un alumno, en el que el objetivo es destilar el conocimiento esencial sin el engorroso bagaje de la complejidad del modelo más amplio.

¿Qué es un modelo destilado?

Un modelo destilado es un modelo que ha sido entrenado para ser más pequeño y rápido que el modelo original, pero que mantiene la mayor parte de su rendimiento.

O sea, puedes “generar” un modelo que te sirva para etiquetar las quejas de tus clientes que:

• Funcione tan bien como un Large LM con sus prompts bien trabajados y probados.
• Sea más pequeño y mucho más rápido.

Y cómo funciona esto:

Utilizas un modelo grande como profesor y un modelo pequeño como alumno. El profesor le enseña al alumno y el alumno aprende a hacer lo que el profesor hace. El estudiante puede ser un modelo fundacional o una red neuronal convencional o algo como BERT, uno de los modelos iniciales de Google, y que se publicó basándose en el trabajo del artículo “Attention is All You Need” de Vaswani et al. en 2017.

En el caso de BERT su simplicidad es su ventaja, y al contrario que los LLMs tipo GPT-4 que necesitan sistemas distribuidos con GPUs para funcionar, BERT puede funcionar en un portátil. Se puede entrenar en un portátil. Además BERT funciona muy bien en tareas de clasificación de texto y en tareas de etiquetado de datos.

¿Qué es la destilación LLM?

La destilación de LLM es una técnica que pretende replicar el rendimiento de un modelo lingüístico de gran tamaño, reduciendo al mismo tiempo su tamaño y sus exigencias computacionales. 

Imagina a un profesor experimentado compartiendo su experiencia con un nuevo alumno. El profesor, que representa el modelo de maestro, transmite conceptos y conocimientos complejos, mientras que el modelo de alumno aprende a imitar estas enseñanzas de forma más simplificada y eficaz. 

Este proceso no sólo conserva las competencias básicas del profesor, sino que también optimiza al alumno para aplicaciones más rápidas y versátiles.

¿Por qué es importante la destilación del LLM?

El creciente tamaño y requisitos informáticos de los grandes modelos lingüísticos impiden su adopción y despliegue generalizados. El hardware de alto rendimiento y el creciente consumo de energía a menudo limitan la accesibilidad de estos modelos, sobre todo en entornos con recursos limitados, como los dispositivos móviles o las plataformas informáticas periféricas.

La destilación LLM aborda estos retos produciendo modelos más pequeños y rápidos, lo que los hace ideales para su integración en una gama más amplia de dispositivos y plataformas. 

Esta innovación no sólo democratiza el acceso a la IA avanzada, sino que también es compatible con aplicaciones en tiempo real en las que se valoran mucho la velocidad y la eficacia. Al permitir soluciones de IA más accesibles y escalables, la destilación LLM ayuda a avanzar en la aplicación práctica de las tecnologías de IA.

Ventajas de la destilación LLM

La destilación de LLM ofrece una serie de ventajas considerables que desarrollan la usabilidad y eficacia de los modelos lingüísticos, haciéndolos más prácticos para diversas aplicaciones.

Aquí exploramos algunas de sus principales ventajas.

Tamaño reducido del modelo

Una de las principales ventajas de la destilación LLM es la creación de modelos notablemente más pequeños. Al transferir conocimientos de un modelo de profesor grande a un modelo de alumno más pequeño, el alumno resultante conserva gran parte de las capacidades del profesor siendo una fracción de su tamaño. 

Esta reducción del tamaño del modelo conduce a:

• Inferencia más rápida: Los modelos más pequeños procesan los datos con mayor rapidez, lo que se traduce en tiempos de respuesta más rápidos.
• Reducción de las necesidades de almacenamiento: Los modelos más pequeños ocupan menos espacio, lo que facilita su almacenamiento y gestión, sobre todo en entornos con capacidad de almacenamiento limitada.

Velocidad de inferencia mejorada

El menor tamaño de los modelos destilados se traduce directamente en una mayor velocidad de inferencia. Esto es especialmente importante para las aplicaciones que requieren procesamiento en tiempo real y respuestas rápidas. 

He aquí cómo se manifiesta este beneficio:

• Aplicaciones en tiempo real: Las velocidades de inferencia más rápidas hacen factible desplegar modelos destilados en aplicaciones en tiempo real, como chatbots, asistentes virtuales y sistemas interactivos en los que la latencia es un factor vital.
• Dispositivos con recursos limitados: Los modelos destilados pueden desplegarse en dispositivos con recursos computacionales limitados, como smartphones, tabletas y dispositivos periféricos sin comprometer el rendimiento.

Menores costes computacionales

Otra ventaja destacable de la destilación LLM es la reducción de los costes computacionales. Los modelos más pequeños requieren menos potencia de cálculo para funcionar, lo que supone un ahorro de costes en varias áreas:

• Entornos en nube: Ejecutar modelos más pequeños en entornos en la nube reduce la necesidad de hardware caro y de alto rendimiento y disminuye el consumo de energía.
• Implantaciones in situ: Los modelos más pequeños suponen menores costes de infraestructura y gastos de mantenimiento para las organizaciones que prefieren las implantaciones locales.

Mayor accesibilidad y despliegue

Los LLM destilados son más versátiles y accesibles, lo que permite su despliegue en distintas plataformas. Este alcance ampliado tiene varias implicaciones:

• Dispositivos móviles: Los modelos destilados pueden desplegarse en dispositivos móviles, permitiendo funciones avanzadas de IA en formatos portátiles y fáciles de usar.
• Dispositivos de borde: La capacidad de funcionar en dispositivos periféricos acerca las capacidades de IA al lugar donde se generan los datos, reduciendo la necesidad de conectividad constante y mejorando la privacidad de los datos.
• Aplicaciones más amplias: Desde la sanidad a las finanzas, pasando por la educación, los modelos destilados pueden integrarse en multitud de aplicaciones, haciendo que la IA avanzada sea accesible a más sectores y usuarios.

Ajuste

Las investigaciones muestran que las capacidades de reconocimiento de patrones de los modelos de lenguaje de base son tan potentes que a veces requieren relativamente poco entrenamiento adicional para aprender tareas específicas. Ese entrenamiento adicional ayuda al modelo a realizar mejores predicciones sobre una tarea específica. Este entrenamiento adicional, llamado ajuste fino, desbloquea el lado práctico de un LLM.

El ajuste fino se entrena con ejemplos específicos para la tarea que realizará tu aplicación. A veces, los ingenieros pueden ajustar un LLM de base en solo unos cien o unos pocos miles de ejemplos de entrenamiento.

A pesar de la cantidad relativamente pequeña de ejemplos de entrenamiento, el ajuste fino estándar suele ser costoso en términos de procesamiento. Esto se debe a que el ajuste fino estándar implica actualizar el peso y el sesgo de cada parámetro en cada iteración de backpropagation. Por suerte, un proceso más inteligente, llamado ajuste eficiente de parámetros, puede ajustar un LLM ajustando solo un subconjunto de parámetros en cada iteración de propagación inversa.

Por lo general, las predicciones de un modelo ajustado son mejores que las del LLM de base. Sin embargo, un modelo ajustado contiene la misma cantidad de parámetros que el LLM de base. Por lo tanto, si un LLM de base contiene diez mil millones de parámetros, la versión ajustada también contendrá diez mil millones de parámetros.

Fuentes:

https://www.datacamp.com/es/blog/distillation-llm