知識蒸留とは？-AI関連の用語集【クラベルAI】-

知識蒸留（Knowledge Distillation）

知識蒸留とは、大きく高性能なAI（先生役）の答え方を、小さなAI（生徒役）に教えて、軽くて速いAIを作る手法のことです。生徒役のAIは、正解だけでなく、先生役がどう考えて答えを選んだかも学びます。小さなAIでも、先生役に近い性能を出しやすくなるのが利点です。2015年にHintonらが提案しました。先生役のAIの利用規約によっては、蒸留が禁止されている場合があります。

知識蒸留（Knowledge Distillation）関連用語

知識蒸留（Knowledge Distillation）に関連する単語は以下の通りです。

• SLM（小規模言語モデル）小さな言語モデルとは？→
• モデルの量子化モデルを軽くする別の方法は？→
• 枝刈り（プルーニング）不要な部分を減らす方法は？→
• 大規模言語モデル（LLM）大きな言語モデルとは？→
• オンデバイスAI端末の中で動くAIとは？→
• ファインチューニング（Fine-tuning）AIを追加で調整する方法は？→

知識蒸留（Knowledge Distillation）で知っておくと得する有益情報

コストを抑えてAIを動かしたいときの選択肢です。使う前に確認したい点をまとめました。

• 小さくて速くなる必要な計算が減り、費用と待ち時間を抑えやすくなります。
• 先生より性能は落ちやすい幅広い知識や難しい推論は、元のAIに及ばないことがあります。
• 利用規約を確認する提供元のAIの出力を学習に使うことを、禁止している場合があります。

AIを軽くする主な方法

知識蒸留の目的はどれ？

知識蒸留をする一番の目的として、合っているのはどれでしょう。

小さくて速いAIを、元に近い性能で作るAIの学習データを増やすAIの答えを自動で翻訳する

知識蒸留は、性能を保ちつつAIを軽くする手法です。

知識蒸留（Knowledge Distillation）やさしい解説

蒸留って、お酒みたい。AIでもやるの？

お酒は、材料から大事な成分だけを取り出しますよね。知識蒸留も、大きなAIから大切なエッセンスだけを取り出すイメージです。

それを小さなAIに移して、軽いAIを作ります。

たとえば、お客様の問い合わせを分類する用途で、大きなAIの判断を見本にして、小さなAIに教えます。分類だけに絞れば、小さなAIでも十分に使えて、毎月の費用や応答の待ち時間が抑えられます。分類の精度は、必ず実際のデータで確認します。

知識蒸留（Knowledge Distillation）についてのみんなの疑問

自社で蒸留をする必要がありますか？

ほとんどの企業では、蒸留済みの小型のAIを選べば十分です。自社で行うには、技術と計算の環境が必要です。まず既存の小型モデルで目的が満たせるか、試してみましょう。

蒸留すれば性能は同じになりますか？

同じにはなりません。特定の用途に絞るほど、先生役に近い性能が出ます。幅広い用途を求めると、差が出やすくなります。

他社のAIの出力で蒸留してもいいですか？

利用規約を確認してください。禁止されている場合があります。提供元によっては、出力を使って競合のAIを作ることを禁止しています。規約違反は、契約の解除などにつながるおそれがあります。

AI関連の用語集【まとめ】

AI関連の用語集が気になる方のために、用語集一覧を作成しました。AIに関する学びを深めたいとお考えの方は、ぜひご覧ください。

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参考にした公式情報：Distilling the Knowledge in a Neural Network（arXiv）

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