本記事では、オープンソースのLLMを軽量のまま性能を引き出す方法として注目されている知識蒸留手法と、その実験結果を紹介します。
蒸留プロセス設計の工夫が整理されており、実務での活用を想定した内容になっています。小型モデルでも精度を維持できるかどうか、どのような工夫が効果的かを知る手がかりになります。
LLMの導入や再設計を検討している現場にとって、一つの具体的な選択肢を考える材料になります。
背景
LLMは、翻訳やチャットボットなどに使われる汎用的な技術として広まり、さまざまな業務に取り入れられるようになってきました。クローズドなAPIを使えばすぐに使い始められますが、運用コストやセキュリティといったハードルに加えて、「自分たちの用途にあわせてモデルをチューニングしたい」というニーズも強まりつつあります。
たとえば、社内ドキュメントに特化したモデルや、製造業向けに専門知識を取り込んだモデルなど、汎用LLMではカバーしきれないケースが出てきています。こうした背景から、オープンソースのLLMをベースに、自社仕様のモデルを育てる動きが広がっています。
その中でも注目されているのが、大きなモデルから小さなモデルへ知識を引き継ぐ「知識蒸留」という手法です。軽量化しながらも性能を保つことができるため、リソースが限られた環境での運用にも適しています。
しかし実際にどのようにモデルを構築し、どう運用すればよいかを示した実践的なガイドは多くありません。
そこで今回、知識蒸留を活用してオープンソースLLMを現場でどう使っていくかを、実例を交えてまとめられた論文を紹介します。モデルの内製や特定領域への最適化を考えている方々にとってヒントになるような内容です。
