AI2026-05-17

Distillation（知識蒸留）

別名: Distillation / Knowledge Distillation / 知識蒸留

大きな教師モデルの出力分布を学習データとして、小さな生徒モデルを訓練する手法。モデルを軽量化しながら性能を維持し、エッジデバイスやコスト削減に貢献する。

概要

知識蒸留（Knowledge Distillation）は、大規模な教師モデルが出力するソフトラベル（クラス確率分布）を教師信号として、小型の生徒モデルを学習させる技術です。Hintonらが2015年に提案し、LLM分野では大型モデルの推論能力を小型SLMに移転するために広く活用されています。DeepSeek R1の蒸留モデルシリーズなどが代表例です。

ビジネス活用

フロンティアモデル（GPT-4o・Claude Opus等）の応答データを用いてSLMを蒸留することで、APIコストを大幅に削減しながら特定タスクで近似した性能を得ることができます。オンプレミス展開とコスト最適化の両立に有効な手段です。

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Distillation（知識蒸留）

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