Получить доступ

Дистилляция и квантизация

Полезно знать с Middle

Как сделать модель меньше и дешевле — учить маленькую на ответах большой и сжимать веса.

Дистилляция — большая модель генерирует ответы на ваши задачи, маленькая дообучается на них. Итог — модель, которая в узкой задаче близка к большой, но в разы дешевле и быстрее.

Квантизация — хранение весов в 8 или 4 битах вместо 16: память и стоимость падают в 2–4 раза, качество — немного.

Что важно знать

  • Дистилляция ограничена условиями использования провайдера большой модели — их проверяют.
  • Форматы квантизации: GGUF (llama.cpp, Ollama), AWQ и GPTQ (серверы на GPU).
  • Качество после сжатия проверяют на своём наборе, а не по общим бенчмаркам.

Критерии освоения

Middle ≈ 6 ч

  • Объясняет дистилляцию и квантизацию и их влияние на качество и стоимость
  • Сравнивает квантованную модель с исходной на своём наборе

Практика. Запустить одну модель в 16, 8 и 4 битах и сравнить качество на наборе, память и скорость.

Вопросы с собеседований

← Вся карта «ИИ-инженер»

Закрытая бета

Знать тему — половина дела

На живом собеседовании sotto слышит вопрос интервьюера и показывает короткий ответ и план. Оставьте контакт — пришлём доступ и промокод.

  • Промокод на 2 часа — сверх пробных 30 минут
  • Программа для Windows — скачать сразу, войти — через Яндекс ID или VK ID
  • Прямая связь с разработчиком: что улучшить — сделаем