DeepSeekがやっていると噂の蒸留というやつを、ローカルLLMで今すぐやってみる前編

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zgmf-x20a こうした実験が普通にできるようになってきたというのがすごい事だと思う。

2025/02/03 リンク

andonut146 「知識蒸留 (Knowledge Distillation) とは、大きなモデル (教師) から小さなモデル (生徒) に知識を転送する手法」学びあげ。

2025/02/03 リンク

KoshianX ふーむ、こういうふうにやるのか蒸留。これで小さくて都合のいいモデルが作れるとおもしろくなるなあ

2025/02/02 リンク

hiroomi “phi4:14b が快適に動くGPU (VRAM 12GB程度)”

2025/02/03 リンク

harumomo2006 量子化と蒸留でもっとコンパクトなLLMができると信じてる

2025/02/03 リンク

ardarim DeepSeekもすなる蒸留といふものを、ローカルLLMでもしてみむとてするなり

人工知能

2025/02/03 リンク

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DeepSeekがやっていると噂の蒸留というやつを、ローカルLLMで今すぐやってみる前編

前提この記事では、「Symbolic Knowledge Distillation: from General Language Models to Commonsense... 前提この記事では、「Symbolic Knowledge Distillation: from General Language Models to Commonsense Models」という論文で提案されている記号知識蒸留を、ローカルLLMで日本語で実験する。詳細知識蒸留 (Knowledge Distillation) とは、大きなモデル (教師) から小さなモデル (生徒) に知識を転送する手法である具体的には、LLMの蒸留と言えば、大きなモデルが出力する確率分布（ソフトターゲット）を利用して、小さいモデルを学習させる手法が用いられていたしかし、本論文では、「象徴的」な知識蒸留として、単に数値的な蒸留ではなく、テキスト (symbolic knowledge) の形で知識を抽出し転送することを提案している必要な知識と開発環境 ollamaとPythonとLang

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hush_in2025/03/06
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drk7jp2025/02/04
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