Дистилляция знаний: От Gemini Ultra к Flash моделям
Введение: Искусство сжатия интеллекта
Добро пожаловать в один из самых захватывающих разделов нашего курса. Сегодня мы поговорим о дистилляции знаний (Knowledge Distillation). Если говорить простым языком, мы будем учиться переносить «мозги» огромной, мощной и дорогой модели (Teacher — Учитель) в компактную, быструю и экономичную модель (Student — Ученик).
В экосистеме Google DeepMind это означает перенос возможностей Gemini Ultra (или Pro) в архитектуру Gemini Flash.
Почему это критически важно?
Gemini Ultra обладает невероятной широтой знаний и способностью к сложным рассуждениям. Однако использование Ultra в продакшене для каждого запроса пользователя может быть:
- Слишком дорогим (стоимость токенов).
- Слишком медленным (латентность больших моделей выше).
- Избыточным (для узкоспециализированных задач).
Дистилляция позволяет получить специализированную модель Flash, которая на конкретной задаче работает так же хорошо, как Ultra, но стоит и весит в разы меньше.
Концепция: Синтетическая дистилляция данных
Классическая дистилляция в глубоком обучении часто подразумевает обучение на «мягких метках» (soft labels) — вероятностных распределениях учителя. Однако при работе через API (Black Box), мы не всегда имеем доступ к весам или внутренним слоям модели.
Поэтому в контексте Gemini API мы используем подход Distillation via Synthetic Data (Дистилляция через синтетические данные).
Алгоритм процесса:
- Определение задачи: Четко формулируем, что должна делать модель (например, извлечение медицинских сущностей из текста).
- Промпт-инжиниринг Учителя (Ultra): Создаем сложный, детальный промпт для Gemini Ultra, возможно, с использованием Chain-of-Thought (цепочки рассуждений), чтобы получить эталонные ответы.
- Генерация датасета: Прогоняем через Учителя тысячи примеров входных данных, чтобы получить «золотые» ответы.
- Фильтрация: Валидируем данные, отбрасывая галлюцинации или некорректные форматы.
- Файн-тюнинг Ученика (Flash): Обучаем Gemini Flash на парах «Входные данные -> Ответ Учителя».
В результате Flash «запоминает» паттерны рассуждений Ultra и учится воспроизводить их без необходимости в длинных инструкциях.
import google.generativeai as genai
import json
import time
# Настройка API (используем псевдо-ключ для примера)
genai.configure(api_key="YOUR_API_KEY")
# 1. Инициализация Учителя (Teacher Model)
# Используем самую мощную доступную модель
teacher_model = genai.GenerativeModel('gemini-1.5-pro-latest')
# Задача: Классификация обращений в техподдержку с объяснением причин
# Мы хотим, чтобы Flash научился не просто ставить тег, но и аргументировать выбор.
teacher_system_prompt = """
ТЫ - эксперт по анализу клиентского опыта.
Твоя задача: проанализировать жалобу клиента.
1. Определи категорию (Billing, Technical, UI/UX, Feature Request).
2. Определи тональность (Angry, Frustrated, Neutral).
3. Дай краткое обоснование (Reasoning).
4. Верни ответ СТРОГО в формате JSON.
"""
# Пример входных данных (сырые данные)
raw_inputs = [
"Я не могу найти кнопку выхода, приложение зависает!",
"С меня списали деньги дважды за один месяц, верните средства.",
"Было бы здорово добавить темную тему."
]
def generate_synthetic_data(inputs):
training_data = []
for text in inputs:
try:
# Запрос к Учителю
response = teacher_model.generate_content(
f"{teacher_system_prompt}\n\nClient Message: {text}"
)
# Формируем пару для обучения: Input -> Teacher Output
training_example = {
"text_input": text,
"output": response.text
}
training_data.append(training_example)
# Пауза для соблюдения лимитов API (Rate Limits)
time.sleep(1)
except Exception as e:
print(f"Error processing {text}: {e}")
return training_data
# Генерация
distilled_dataset = generate_synthetic_data(raw_inputs)
# Сохранение для последующего файн-тюнинга
with open('distilled_data.jsonl', 'w', encoding='utf-8') as f:
for entry in distilled_dataset:
f.write(json.dumps(entry, ensure_ascii=False) + '\n')
print(f"Сгенерировано {len(distilled_dataset)} примеров для обучения.")Важность Chain-of-Thought (CoT) при дистилляции
Одной из самых частых ошибок является обучение модели-ученика только на конечном ответе. Если вы учите Flash просто выдавать метку «Срочно», модель может выучить поверхностные корреляции, но не логику.
Секрет успеха: Заставьте Учителя генерировать рассуждения (Reasoning) и включите эти рассуждения в обучающую выборку для Ученика.
Например:
- Плохой пример для обучения:
Вход: «Сервер упал» -> Выход: «Critical» - Хороший пример (CoT Distillation):
Вход: «Сервер упал» -> Выход: «Анализ: Пользователь сообщает о полной недоступности сервиса. Ключевые слова 'сервер', 'упал'. Это блокирует работу бизнеса. Вывод: Critical.»
Обучая Gemini Flash на втором варианте, вы значительно повышаете её способность обобщать знания на новые, невиданные ранее ситуации. В продакшене вы можете потом программно отсекать часть с рассуждениями, если пользователю нужен только ответ, либо оставлять её для прозрачности.
Спроектируйте промпт для модели-Учителя (Gemini Ultra), цель которой — подготовить датасет для обучения модели-Ученика (Flash) задаче суммаризации юридических договоров. <br><br>Требования:<br>1. Ученик должен уметь выделять риски.<br>2. Ученик должен цитировать пункт договора.<br>3. Ответ должен быть в JSON.
Процесс Файн-тюнинга Gemini Flash
После того как мы сгенерировали и очистили данные (обычно требуется от 500 до 2000 примеров для качественной специализации), мы приступаем к самому процессу настройки.
В экосистеме Google Cloud / AI Studio процесс файн-тюнинга (Tuning) абстрагирован и упрощен. Вам не нужно управлять GPU или писать циклы обучения PyTorch. Вы просто загружаете данные.
Ключевые параметры настройки:
- Epochs (Эпохи): Сколько раз модель увидит весь датасет. Для дистилляции обычно достаточно 3-5 эпох. Больше — риск переобучения (модель начнет цитировать примеры наизусть).
- Learning Rate: Обычно подбирается автоматически, но если модель «ломается», стоит уменьшить.
- Batch Size: Размер пакета данных.
# Пример запуска процесса тюнинга через Python SDK
import google.generativeai as genai
# Предполагается, что файл distilled_data.jsonl уже подготовлен
# Формат данных для тюнинга в Gemini API специфичен:
# требуется список словарей с ключами 'text_input' и 'output'
# (или 'messages' для чат-тюнинга).
base_model = 'models/gemini-1.5-flash-001'
training_file_path = 'distilled_data.jsonl'
operation = genai.create_tuned_model(
# Уникальное имя для вашей модели
id = "flash-support-specialist-v1",
source_model = base_model,
training_data = training_file_path,
# Гиперпараметры (опционально)
epoch_count = 5,
batch_size = 4,
learning_rate = 0.001,
# Описание для команды
description = "Модель, дистиллированная из Ultra для классификации тикетов"
)
print(f"Запущен процесс обучения: {operation.name}")
# Ожидание завершения (в реальном коде лучше использовать асинхронность или polling)
import time
while not operation.done():
print("Обучение в процессе...")
time.sleep(60)
result_model = operation.result()
print(f"Модель готова: {result_model.name}")
# Использование новой модели
model = genai.GenerativeModel(result_model.name)
response = model.generate_content("У меня не работает оплата картой Visa")
print(response.text)Оценка качества: Student vs Teacher
Как понять, что дистилляция прошла успешно? Просто посмотреть на `loss` график недостаточно. Нам нужна качественная оценка.
Лучший способ оценки — LLM-as-a-Judge (LLM как судья). Мы снова используем Учителя (Gemini Ultra), чтобы он оценил ответы Ученика.
Метрики для оценки:
- Alignment (Соответствие): Насколько ответ Flash соответствует логике Ultra?
- Factuality (Фактичность): Не добавил ли Flash лишних фактов (галлюцинаций)?
- Format Compliance: Соблюден ли JSON/XML формат?
Если Flash достигает 90-95% качества Ultra на вашем тестовом наборе данных, при этом работая в 10 раз быстрее и дешевле — поздравляю, вы успешно выполнили дистилляцию.
В чем главное преимущество включения 'Chain-of-Thought' (цепочки рассуждений) в данные для обучения модели-Ученика при дистилляции?