【米国株】知識蒸留の基本的な仕組みとは！？サイバー攻撃はどこから…？

>>728
「知識蒸留（Knowledge Distillation）」は、機械学習におけるモデル圧縮技術の一種であり、大規模なAIモデル（教師モデル）から小型のAIモデル（生徒モデル）へ知識を効率的に移転する手法のこと。

基本的な仕組み

1. 教師モデルの出力を利用

既存の大規模モデル（例：GPT-4）が大量のデータを学習済みであるとする。

このモデルに対して膨大な質問を投げかけ、その出力（回答）を収集する。

2. 生徒モデルの学習

小型のモデル（例：GPT-3相当）が、教師モデルの出力を模倣するように学習。

通常の教師あり学習では「正解ラベル（例：猫の画像 → ‘猫’）」を使うが、知識蒸留では「教師モデルの予測（例：‘猫：95%、犬：5%’）」を活用する。

3. 温度パラメータの調整

知識蒸留では、出力の確率分布を調整する「温度（Temperature）」パラメータが使われる。

高温（Soft Target）だと確率分布が滑らかになり、微妙な違いも学習可能。

4. 生徒モデルの性能向上

小型モデルが、教師モデルの高度な推論やパターン認識を学習し、元のデータセットを使わなくても高精度のAIが得られる。

利点

計算コストの削減：小型モデルなので、推論時のリソース消費が少ない。

高速な処理：モバイル端末や組み込みシステム向けに最適化できる。

知識の圧縮：大規模モデルの持つ情報をコンパクトにまとめられる。

問題点

知的財産権の問題：第三者のAIモデルから知識を「蒸留」する場合、それが許可されたものでなければ倫理的・法的に問題になる可能性がある。

品質の劣化：生徒モデルは教師モデルの単純化版であり、完全に同じ性能を発揮できるとは限らない。

今回のケースとの関係

「ディープシーク」が「オープンAIのモデルから知識を蒸留した」とされているが、これは「知識蒸留」の技術を使ってGPT-4などのモデルに大量の質問をし、その回答データを使って独自のモデルを学習させた可能性を示唆している。もしこれがオープンAIの利用規約違反や知的財産権の侵害に当たるなら、倫理・法的な問題になりうる。

>>756
なるほどねぇ
まさに天才的発想だけど、教師モデルがないと成り立たないんだな

>>756
AAPL「これや

>>756
OpenAIはo3のオリジナルは公開しないで自社で蒸留済みのo3だけ公開すればいいんじゃね？

>>874
ちゃんと読めば蒸留が防ぎにくいのがわかる

>>730
それはまあそうだろうなって

>>730
これもう完全に戦争だろ

>>730
仲良くしてほしい🤭

>>730
よほど都合が悪いようだなm9

>>730
米国のIPアドレスに偽装した中国国内からの攻撃の線もあるよな
中国人だってNVDA株大好きだろ🙄

>>764
中国内も競争激しいからねえ

>>730
草