Зачем мучить 70-миллиардную модель, если можно вырастить свою?
Представьте: у вас есть идеальный RAG-ассистент по вашей документации. Он знает все нюансы, отвечает точно, работает локально. Но Llama 3.1 70B требует 140 ГБ памяти и видеокарту стоимостью с автомобиль. А Mistral 7B хоть и помещается в ноутбук, но постоянно галлюцинирует и забывает контекст.
Дистилляция - это не просто "сжать модель". Это передать знания от большой, умной модели (Teacher) маленькой, быстрой (Student). Создать специалиста, а не универсального солдата. И запустить его на обычном ноутбуке.
Если думаете, что дистилляция - это просто fine-tuning на ответах Teacher, вы ошибаетесь. Так вы получите модель, которая умеет только повторять. Настоящая дистилляция учит Student думать как Teacher.
Архитектура нашего гиперспециализированного ассистента
Собираем систему из трех компонентов:
- Teacher: Большая модель (Llama 3.1 70B, Claude 3.5 Sonnet). Её задача - генерировать качественные ответы и, что важнее, логику рассуждений.
- Student: Маленькая модель (Phi-3 Mini, TinyLlama). Её мы будем тренировать думать как Teacher.
- Квантователь: Инструмент для сжатия обученной модели в GGUF формат, чтобы она работала на CPU.
Шаг 1: Генерация синтетического датасета - где взять данные для обучения
Вот где большинство спотыкаются. Берут 100 вопросов-ответов из документации и удивляются, почему модель не обобщает.
1 Создаем разнообразные вопросы
Не просто "Что такое API?". Нужны:
- Вопросы с контекстом ("Имея вот этот код, почему он не работает?")
- Многошаговые вопросы ("Сначала сделай A, потом B, какой будет результат?")
- Вопросы с недостающей информацией (чтобы модель научилась говорить "мне нужно больше данных")
- Провокационные вопросы ("Почему ваш продукт хуже, чем у конкурентов?")
Используйте для этого другую LLM. Да, получается цепочка: одна LLM генерирует вопросы, другая (Teacher) на них отвечает. В моем проекте я использовал Claude 3.5 Haiku через API для генерации вопросов - он дешевый и быстрый.
2 Получаем ответы Teacher с reasoning
Вот ключевой момент. Не просите Teacher просто дать ответ. Просите:
- Сначала подумать вслух (chain-of-thought)
- Разбить сложный вопрос на части
- Ссылаться на конкретные места в документации
- Приводить примеры кода
Не экономьте на качестве ответов Teacher. Если Teacher даст плохой ответ, Student выучит плохой паттерн. Лучше 1000 качественных примеров, чем 10000 мусорных.
Шаг 2: Дистилляция знаний - как заставить маленькую модель думать как большая
Теперь у нас есть датасет: вопросы + развернутые ответы Teacher с reasoning. Пора учить Student.
3 Подготовка к обучению
Для дистилляции нужны специальные фреймворки. Я использую Unsloth - он ускоряет обучение в 2-3 раза и экономит память. Альтернативы: Axolotl, TRL.
Формат данных для обучения:
| Поле | Пример | Зачем нужно |
|---|---|---|
| instruction | Как настроить аутентификацию в API? | Вопрос пользователя |
| input | Контекст из документации... | RAG-контекст (если есть) |
| output | [REASONING] Сначала нужно... [ANSWER] Используйте JWT токен... | Ответ Teacher с reasoning |
4 Настройка loss-функций
Здесь магия дистилляции. Мы используем не одну, а три loss-функции:
- Ответная loss: Сравниваем финальный ответ Student с ответом Teacher
- Reasoning loss: Сравниваем логику рассуждений (это сложнее, нужно выравнивать скрытые состояния)
- Дистилляционная loss: Используем KL-дивергенцию между распределениями вероятностей Teacher и Student
В Unsloth это делается через кастомный тренировочный цикл. Не используйте стандартный SFT - он учит только повторять ответы, а не думать.
5 Валидация и отладка
После каждой эпохи проверяйте не метрики, а реальные ответы. Создайте тестовый набор из 20-30 сложных вопросов и смотрите:
- Становится ли reasoning более структурированным?
- Исчезают ли галлюцинации?
- Сохраняет ли модель знания из претренинга (например, общие программистские знания)?
Шаг 3: Квантование в GGUF - как ужать модель для работы на CPU
Обученная модель все еще требует GPU для inference. Нам нужно преобразовать её в GGUF формат для llama.cpp.
6 Выбор типа квантования
GGUF предлагает десятки типов квантования. Вот мои рекомендации:
| Тип | Размер | Качество | Для чего |
|---|---|---|---|
| Q4_K_M | ~4.5 бит/вес | Отличное | Баланс размер/качество |
| Q5_K_M | ~5.1 бит/вес | Почти FP16 | Когда качество критично |
| IQ3_XXS | 3.06 бит/вес | Хорошее | Мобильные устройства |
Для 7B модели Q4_K_M дает файл ~4 ГБ. Помещается в оперативку любого современного ноутбука.
7 Процесс конвертации
Используйте llama.cpp с флагами:
- Конвертация из Hugging Face формата в GGUF
- Выбор типа квантования
- Добавление метаданных (имя модели, автор, описание)
После конвертации обязательно протестируйте модель. Иногда квантование ломает редкие, но важные паттерны.
Не квантуйте сразу в самый агрессивный формат. Сначала Q5_K_M, проверьте качество, потом попробуйте Q4_K_M. Если качество падает - вернитесь к менее агрессивному квантованию.
Шаг 4: Интеграция в RAG систему
Теперь у нас есть квантованная модель в GGUF. Подключаем её к RAG.
8 Настройка llama.cpp сервера
Запускаем модель через llama.cpp с параметрами:
- Количество потоков CPU (обычно физические ядра * 2)
- Размер контекста (для RAG нужно минимум 4096)
- Параметры генерации (temperature, top_p)
Для production используйте llama.cpp RPC-server - он стабильнее и поддерживает несколько одновременных запросов.
9 Промпт-инжиниринг для дистиллированной модели
Дистиллированные модели требуют особых промптов. Они привыкли к формату обучения. Используйте:
- Тот же префикс, что был в датасете ("[REASONING] ... [ANSWER] ...")
- Явное указание на необходимость reasoning
- Структурированный вывод (если учили на структурированных ответах)
Типичные ошибки и как их избежать
| Ошибка | Симптомы | Решение |
|---|---|---|
| Катастрофическое забывание | Модель забыла английский, базовые знания | Добавить 10% общих знаний в датасет, lower learning rate |
| Overfitting на датасет | Отлично отвечает на тренировочные вопросы, плохо - на новые | Увеличить датасет, добавить аугментации, early stopping |
| Деградация после квантования | Модель "тупеет" после конвертации в GGUF | Использовать менее агрессивное квантование, проверить calibration данных |
| Медленный inference | Даже квантованная модель тормозит | Оптимизировать промпт, использовать KV-cache, настроить параметры генерации |
Результаты: что получаем в итоге
После всей этой работы у вас будет:
- Модель 3-7B параметров, которая по качеству в вашей domain близка к 70B модели
- Файл размером 4-8 ГБ вместо 140 ГБ
- Работает на CPU, не требует видеокарты
- Скорость ответа 10-30 токенов/сек на обычном процессоре
- Потребление памяти 6-12 ГБ ОЗУ
Это не теоретический эксперимент. Я запускал такие модели для:
- Ассистента по внутренней документации компании (2000 страниц)
- Специализированного код-ассистента для конкретного фреймворка
- Чат-бота по продукту с точными цитатами из мануалов
Что дальше? Continuous distillation
Дистилляция - не разовое мероприятие. Когда появляются новые данные, вопросы пользователей, обновляется документация - нужно обновлять и модель.
Настройте пайплайн:
- Сбор реальных вопросов пользователей
- Генерация ответов Teacher (можно автоматизировать)
- Дообучение Student на новых данных
- Автоматическое квантование и деплой
Через 3-4 итерации у вас будет модель, которая знает вашу domain лучше любого человеческого эксперта. И работает на ноутбуке любого сотрудника.
Начните с малого. Возьмите 100 страниц документации, сгенерируйте 500 вопросов-ответов, обучите Phi-3 Mini. Увидите разницу между обычной 3.8B моделью и дистиллированной. Потом масштабируйте.
И помните: лучшая модель - не самая большая. А та, которая точно решает вашу задачу. И помещается в оперативку.
