Объясняем на простой метафоре: 👇
Представьте студента, который готовится к экзамену по программированию. Он изучил три ключевых учебника, освоил основы и даже научился писать код. Но преподаватель советует прочитать ещё пять книг. Студент тратит время и силы, но не находит в них ничего принципиально нового.
Точно так же и с искусственным интеллектом. Можно бесконечно «скармливать» модели новые данные, увеличивая её параметры. Она станет немного умнее, но затраты на обучение — временные, финансовые и энергетические — вырастут в разы.
Бороться с этой проблемой помогает дистилляция. Это способ «сжать» большую умную модель в более компактную, которая работает почти так же хорошо, но делает это на базе меньших вычислений.