要約:
- 大規模な生成AIと大規模言語モデル（LLMs）を使用して、小規模AIまたはSLMs（小規模言語モデル）を向上させるためにAI駆動の知識蒸留を利用する傾向が拡大している。
- 大規模なAIモデルには幅広い知識関連要素が含まれており、これを小規模なAIモデルに転送することが知識蒸留として行われている。
- LLMsはデジタルメモリスペースを多く使用し、高価なコンピューティングサーバーと膨大なディスクドライブに依存している。
- SLMsは通常、LLMsほど能力が高くないが、インターネット接続を必要とせず、処理コストがほぼゼロになる。
- AIモデル間のデータ転送を知識蒸留と呼び、LLMからSLMへのデータ転送だけでなく、逆のケースもある。
考察:
知識蒸留を通じて、大規模なAIモデルから小規模なAIモデルへの知識転送が行われることで、AIの能力向上が可能となる。この手法は、AIの進化において重要な役割を果たすだけでなく、将来的には人間の教育や知識伝達にも影響を与える可能性があると考えられる。