DeepSeek-R1からQwenへの知識蒸留：TextBrewerを用いた実装ガイド
大規模言語モデルの性能を軽量なモデルに継承する知識蒸留は、実用的なAIデプロイメントにおいて重要な技術です。本記事では、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5Bを教師モデル、Qwen-2.5-1.5Bを生徒モデルとして、TextBrewerライブラリを使用した蒸留プロセスを解説します。
蒸留の目的と概要
本実装の主な目標は、DeepSeek-R1が持つ推論能力をQwen-2.5-1.5Bに転移させること ...
9月12日 02:19 投稿
深層学習モデルの軽量化と高速化技術の概要
深層学習モデルのパラメータ数は年々増加の一途をたどっており、高性能化の一方で計算リソースやストレージの消費量が課題となっています。特にモバイル機器やエッジデバイスへの展開において、モデルの軽量化は不可欠な技術です。本稿では、モデル圧縮の主要な手法である「低ランク近似」「枝刈り（プルーニング）」「知識蒸留」の原理と実装例について解説します。
モデ ...
5月20日 18:33 投稿