★
Меню
Главная Как это устроено Список наблюдения Стек
Аппаратное обеспечение ЧипыСравнить чипы Серверы и системыСетевая инфраструктура ПамятьFoundry и упаковка Охлаждение
Объекты инфраструктуры Центры обработки данныхЭлектропотребление ПроектыОблачные вычисления и GPU
Интеллект AI-моделиПрограммное обеспечение AI-продуктыБенчмарки Научные статьиДатасеты Концепции
Экосистема КомпанииАкции ЛюдиХронология ТенденцииБудущее ИИ
Обучение Новости Запрос к данным ИИ-агенты
О сайте О нас Методология Данные и API Отказ от ответственности
Параметры
ДАННЫЕ И API

Бесплатный доступ только для чтения к кешированным данным сайта в формате JSON.

Тёмная тема

Режим с подсказками
Не знакомы с терминологией чипов, дата-центров и моделей? Мы объясняем ключевые понятия прямо в процессе просмотра, простым языком. Те же данные, со встроенной подсказкой.

Экспертный режим
Вы уже знаете стек. Только данные: чистые, быстрые и компактные, без лишних пояснений. Это вид по умолчанию.

Язык интерфейса
‹ Назад
Главная › Концепции › Distillation

Distillation

Концепция Обучение и инференс

Teaching a small model to imitate a big one.

Перед вами запись-пояснение к понятию: что этот термин означает простыми словами и какие записи он объединяет.

Distillation trains a compact student on a larger teacher's outputs, keeping most capability at a fraction of the serving cost — the standard way 'mini' and 'flash' tiers are made. It is also a flashpoint: training on a rival API's outputs against its terms is industrial-scale imitation, an accusation that surfaced prominently around DeepSeek's rise.

Место в общей экосистеме

Related · 2 Distillation

Ссылки этой записи с первого взгляда — нажмите на группу, чтобы перейти к ней.

Связанные

Источники

Distillation paper (Hinton et al.) ↗

Запись актуальна на 2026-01-15 — смотреть Методология.