El destilado en IA es una técnica para crear
modelos de IA más pequeños y eficientes, a partir del
aprendizaje de modelos más grandes conservando su conocimiento pero reduciendo su complejidad y requisitos computacionales.
En el proceso de destilado, un modelo grande y complejo (llamado modelo maestro) realiza una
transferencia de conocimiento a otro modelo más pequeño y ligero (modelo estudiante). Este proceso va más allá de copiar simplemente los resultados finales: el modelo pequeño
aprende a pensar de manera similar al modelo grande, capturando su forma de
razonamiento y sus
patrones de decisión.
Es como tener un profesor experto (modelo grande) que enseña todos sus conocimientos a un estudiante (modelo pequeño), permitiéndole capturar la esencia del
aprendizaje sin necesidad de memorizar cada detalle. El resultado es un modelo más compacto que puede funcionar en dispositivos con menos recursos computacionales, manteniendo un rendimiento cercano al modelo original.
Esta técnica es crucial para implementar IA en dispositivos con capacidades limitadas como teléfonos móviles, sistemas embebidos o wearables, permitiendo llevar modelos complejos a entornos con restricciones de memoria y procesamiento. Actualmente la mayoría de
modelos de IA complejos cuentan con versiones destiladas que facilitan su implementación en diferentes contextos y dispositivos, manteniendo un equilibrio óptimo entre rendimiento y eficiencia.