「蒸留化」で学習コストが激減？
はじめに
大規模言語モデル（LLM）の学習コスト削減：DeepSeekが示した2つの革新的アプローチ
ChatGPTに代表される**大規模言語モデル（LLM）**は、近年急速な進歩を遂げています。しかし、これらのモデルの開発には莫大な計算資源と学習時間が必要で、多くの企業にとってコストと運用の両面で大きな課題となっています。
この課題に対して、DeepSeekは2つの革新的なアプローチを組み合わせることで、600万ドルという比較的少ない予算でo1レベルの性能を達成しました。
1つ目は強化学習アプローチです。従来の大規模言語モデル（LLM）は教師あり学習（SFT）に大きく依存しており、膨大なデータ収集やアノテーション作業が必要でした。しかし、DeepSeekは主に強化学習を採用することで、これらの作業に関連するコストを大幅に削減することに成功しました。
2つ目は**知識蒸留（Knowledge Distillation）**アプローチです。この手法を使うことで、既存の大規模モデルの知識を効率的に小規模モデルに転送し、モデルの運用や展開に関するコストを大きく削減することができました。
本記事では、特にDeepSeekが活用した知識蒸留技術に焦点を当て、どのように学習コストを削減できるのか、またどのようなメリットがあるのかを詳しく解説していきます。
「蒸留化」ってなに？
一般的に「蒸留」というと、液体を熱して蒸発・冷却させ、不要な成分を取り除いて純度の高い成分を取り出すイメージを持ちますよね。LLMの知識蒸留も考え方は似ていて、巨大な教師モデル（大きいサイズのLLM）が持っている「知識」や「特徴」を、小さな生徒モデルに"抽出して凝縮する"ようなイメージです。
例えば、大きなモデル（教師モデル）と比べてパラメータ数をグッと減らした小型モデル（生徒モデル）を用意し、大きなモデルの予測結果を"まね"するように訓練します。これを蒸留化と呼びます。
蒸留でどうやって学習コストを下げるの？
実は、大規模言語モデルはすでに膨大な計算リソースをかけて学習されています。そのため、一から同じ性能を目指す学習を小さなモデルに行おうとしても、膨大なデータ量や時間が必要になります。
ところが、知識蒸留の手法を使えば、教師モデルが予測した結果（ロジットや確率分布）を利用して生徒モデルを素早く学習させることができます。つまり、膨大なデータから再び「一から学ぶ」のではなく、教師モデルが既に学んだ知識を効率的に引き継ぐ形になるのです。
ポイント
-
教師モデルの予測分布をまねる：単に正解／不正解を教えるだけでなく、教師モデルがどの単語をどれくらいの確率で選んでいるか、という微妙なニュアンスまで生徒モデルに教えます。
-
モデルサイズが小さくなる：生徒モデルは少ないパラメータである程度高い性能を目指すので、パラメータ数が減り、メモリ使用量や計算量が少なくて済みます。
こうした特性のおかげで、生徒モデルを作るための学習プロセスのコストは大幅に下げることが期待できます。
蒸留化によるメリット
推論コストの削減
「学習」だけでなく、運用時の推論コストも大きく下がります。小さなモデルは必要な計算量が少なくなるので、推論速度が上がると同時に、GPUリソースなどのコストも大幅に削減できます。
ハードウェア要件が軽くなる
大規模LLMをそのまま使おうとすると、クラウドの高性能GPUや数百GBのRAMが必要になることも珍しくありません。蒸留後の生徒モデルなら、手元のGPUやオンプレミスの限られたリソースでも動かせる可能性が高まります。
デプロイが容易になる
スマートフォンアプリや組み込みデバイスのように、限られた計算・メモリ環境でも小さなモデルなら動かせます。即時応答が求められるサービスや、通信が不安定な環境でも使いやすいのがメリットです。
どんなやり方があるの？
蒸留にもいろいろなやり方がありますが、主なポイントを紹介します。
-
ロジット蒸留：教師モデルの出力の確率（どの単語を何％くらい選ぶか）をまねさせる、最もシンプルな方法です。
-
中間表現（隠れ層）の蒸留：教師モデル内部の"隠れ層"の出力ベクトルを参考に、生徒モデルの内部も近づけるようにするやり方です。
-
タスク専用の蒸留：質問応答や要約など、それぞれのタスクに応じて最適化された教師モデルを使い、そのタスク知識を生徒モデルに教え込みます。
注意点
-
教師モデルが必要：当然ながら、まず強力な教師モデルを手元に用意できなければ、蒸留を行うことはできません。
-
性能の損失：蒸留して小さくした分、性能が多少落ちる可能性はあります。どれくらい小さくするかは、性能とのバランスを見ながら決める必要があります。
-
蒸留プロセスの設計：どの層の情報を使うか、どんなデータで蒸留するかなど、細かいチューニングが成果に影響します。
まとめ：大規模モデルを「小さく使う」時代へ
LLMの「知識蒸留」は、膨大なリソースが必要な大規模モデルを、よりコンパクトかつ実用的に使うための有力な方法です。巨大モデルそのものを毎回フル稼働させるのではなく、蒸留化によって学習コストと運用コストの両方を大幅に削減できます。
今後、LLMを活用したサービスはますます増えていくと予想されていますが、同時に「どのように軽量化して運用するか」は大きな課題です。蒸留化はその解決策のひとつとして、今後さらに重要度が増していくでしょう。