La destil·lació de models en IA és una tècnica per crear
models d'IA més petits i eficients, a partir de l'
aprenentatge de models més grans, conservant el seu coneixement però reduint la seva complexitat i requisits computacionals.
En el procés de destil·lació, un model gran i complex (anomenat model mestre) realitza una
transferència de coneixement a un altre model més petit i lleuger (model estudiant). Aquest procés va més enllà de simplement copiar els resultats finals: el model petit
aprèn a pensar de manera similar al model gran, capturant la seva forma de
raonament i els seus
patrons de decisió.
És com tenir un professor expert (model gran) que ensenya tots els seus coneixements a un estudiant (model petit), permetent-li capturar l'essència de l'
aprenentatge sense necessitat de memoritzar cada detall. El resultat és un model més compacte que pot funcionar en dispositius amb menys recursos computacionals, mantenint un rendiment proper al model original.
Aquesta tècnica és crucial per implementar IA en dispositius amb capacitats limitades com telèfons mòbils, sistemes integrats o wearables, permetent portar models complexos a entorns amb restriccions de memòria i processament. Actualment la majoria de
models d'IA complexos compten amb versions destil·lades que faciliten la seva implementació en diferents contextos i dispositius, mantenint un equilibri òptim entre rendiment i eficiència.