In den vergangenen Beiträgen haben wir bereits Techniken wie Quantisierung und Pruning beleuchtet, mit denen sich KI-Modelle effizienter gestalten lassen, ohne dabei größere Einbußen bei der Genauigkeit hinnehmen zu müssen. Nun rücken wir einen weiteren wichtigen Ansatz in den Vordergrund: Distillation. Dabei übernimmt ein gut trainiertes „Lehrermodell“ die Rolle einer Wissensquelle, deren Entscheidungen und Vorhersagen genutzt werden, um ein kompakteres „Schülermodell“ zu trainieren. Das Schülermodell ahmt dann das Verhalten des Lehrermodells nach und erreicht oftmals einen ähnlichen Leistungsstand, obwohl es selbst deutlich weniger Parameter besitzt oder enger spezialisierte Netzwerkstrukturen aufweist. Auf diese Weise vereint Distillation die Vorteile von hohen Erkennungsraten mit dem geringeren Ressourcenbedarf, der für viele Unternehmen entscheidend ist, um KI-Systeme kosteneffizient und flexibel einsetzen zu können.
Je nach Einsatzgebiet lässt sich die Distillation auch mit anderen Methoden kombinieren, sodass KI-Lösungen passgenau auf Hardware, Budget und Leistungsziele zugeschnitten werden können. So wird Distillation oft in Kombination mit Quantisierung oder Pruning eingesetzt, um die Effizienz weiter zu steigern. Genau wie beim Pruning ergibt sich hier eine stufenweise Optimierung, bei der immer wieder justiert wird, bis das Verhältnis zwischen Genauigkeit und Effizienz den Anforderungen entspricht, wodurch sich sowohl für Forschung als auch für praktische Anwendungen vielfältige Möglichkeiten eröffnen. Wer mehr darüber erfahren möchte, wie sich all diese Techniken im Unternehmensalltag sinnvoll verzahnen lassen, sollte den nächsten Beitrag nicht verpassen, in dem wir auf das Zusammenspiel der verschiedenen Methoden und Best Practices eingehen.
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