【勉強】LLMにおける「蒸留」と「低Bit化」って何が違うんやろ？
ChatGPTさんと対話した結果がよろしかったので、そのまま共有するね？
大規模言語モデル（LLM）のサイズを小さくする技術として「蒸留（Knowledge Distillation）」と「低Bit化（Quantization）」は代表的な手法です。それぞれの特徴と、適用後に元のLLMと比較して何が起こるかを以下に説明します。
1. 蒸留（Knowledge Distillation）
特徴
概要: 蒸留は、大規模な「教師モデル（Teacher Model）」の知識を小規模な「生徒モデル（Student Model）」に伝えるプロセスです。
方法:
教師モデルで生成された出力（確率分布）を基に、生徒モデルが学習する。
教師モデルの中間層やロジットの出力を活用することで、単純な出力だけでなく、より多くの情報を生徒モデルに伝えられる。
利点:
モデルサイズの削減。
推論速度の向上。
教師モデルに匹敵する性能を維持可能（ただし完全に同等ではない）。
制限:
教師モデルが高性能であるほど、蒸留の効果は高いが、学習データが必要。
生徒モデルのサイズに依存して性能が制限される。
適用後の変化
モデルサイズ: 小型化される。
推論速度: 向上する（少ないパラメータで処理可能なため）。
性能:
一般的に、教師モデルより若干性能が低下。
特定のタスクでは教師モデルに近い性能を維持可能。
2. 低Bit化（Quantization）
特徴
概要: モデルのパラメータやアクティベーションの精度を、通常の32ビット浮動小数点（FP32）から、16ビット（FP16）、8ビット（INT8）、あるいは4ビット（INT4）などの低ビット表現に圧縮する技術。
方法:
ポストトレーニング量子化（PTQ）: 学習済みモデルに直接適用。
量子化感知トレーニング（QAT）: 量子化を意識しながら再学習。
利点:
計算コストの削減（低ビットのデータ型はメモリ使用量が少なく、計算効率が良い）。
モデルサイズの削減。
制限:
低ビット化による精度の劣化が起こる可能性がある（特にINT8以下）。
精度の劣化を抑えるには、量子化感知トレーニングが必要になる場合がある。
適用後の変化
モデルサイズ: 大幅に小型化（FP32の半分～8分の1）。
推論速度: 向上（特にハードウェアが量子化された演算をサポートしている場合）。
性能:
INT8では多くのタスクで許容範囲内の性能を維持可能。
INT4以下ではタスクによっては性能が著しく低下する可能性がある。
蒸留と低Bit化の比較
適用後に何が起こるのか
共通点
コスト削減:
モデルが小型化されるため、メモリ消費量が減少。
計算負荷が軽減され、クラウド使用料や電力コストが削減。
違い
蒸留:
教師モデルの知識を生徒モデルが学習するため、性能維持が比較的良好。
ただし、再学習が必要なため、適用に時間がかかる。
低Bit化:
直接モデルに適用できるため、簡易で即時効果が得られる。
ただし、量子化による誤差が発生する可能性がある。
蒸留と低Bit化は目的が重なる部分もありますが、どちらを選択するかは利用ケースやリソースの制約に依存します。性能を維持しつつ小型化を目指す場合は蒸留が有効で、推論速度を優先する場合や即時の適用が求められる場合は低Bit化が有効です。
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