Knowledge Distillation Dùng Mô Hình Teacher Và Student Để Nén Mô Hình Theo Cách Nào?

Mở đầu – vấn đề người học hay gặp

Khi bắt đầu bước vào các bài toán Deep Learning, mô hình thường rất lớn: nhiều tham số, nhiều tầng, tốn tài nguyên và khó triển khai lên môi trường thực tế. Đây là lý do nhiều người tìm hiểu về Knowledge Distillation nhưng lại gặp khó vì khái niệm Teacher – Student nghe có vẻ trừu tượng.

Giải thích rõ ràng, dễ hiểu

Knowledge Distillation là kỹ thuật nén mô hình bằng cách “truyền” tri thức từ một mô hình lớn (Teacher) sang một mô hình nhỏ hơn (Student). Điểm trọng tâm không nằm ở việc sao chép tham số, mà nằm ở việc mô hình Student học từ:

Soft labels: phân phối xác suất mà Teacher sinh ra cho mỗi lớp.
Mức độ tự tin giữa các lớp: Teacher không chỉ cho biết lớp đúng, mà còn cho biết lớp nào gần đúng, giúp Student học được cấu trúc quyết định tinh tế hơn.

Trong distillation, người ta thường dùng nhiệt độ (temperature) để làm mềm phân phối xác suất. Khi phân phối mềm hơn, Student dễ quan sát quan hệ giữa các lớp.

Mục tiêu tối ưu thường được mô tả bằng 2 thành phần:

Loss giữa dự đoán Student và nhãn thật.
Loss giữa dự đoán Student và dự đoán Teacher (đã được làm mềm).

Hai thành phần được kết hợp lại bằng hệ số trọng số.

Ví dụ thực tế

Giả sử có một mô hình phân loại ảnh 100 triệu tham số dùng rất tốt nhưng khó triển khai lên một thiết bị biên như camera thông minh.

Teacher: mô hình lớn, huấn luyện đầy đủ.
Student: mô hình nhỏ chỉ 5–10 triệu tham số.

Teacher dự đoán cho ảnh mèo:

mèo: 0.85
hổ: 0.10
chó: 0.03
thỏ: 0.02

Nếu chỉ dùng nhãn “mèo”, Student chỉ biết đúng – sai. Nếu dùng soft labels, Student hiểu rằng mèo và hổ có nét tương đồng, thay vì học quá cứng nhắc. Kết quả: Student nhỏ hơn, nhanh hơn nhưng vẫn giữ được phần lớn chất lượng.

Góc nhìn dự án AI/ML

Trong dự án thực tế, Knowledge Distillation thường được dùng khi:

Cần deploy mô hình lên mobile, edge device, server yếu.
Cần giảm chi phí inference.
Cần duy trì tốc độ đáp ứng cao trong hệ thống nhiều request.

Quy trình phổ biến khi làm dự án:

Huấn luyện mô hình Teacher chất lượng cao nhất có thể.
Chuẩn bị kiến trúc Student phù hợp tài nguyên.
Distill để Student học lại hành vi của Teacher.
Đánh giá dựa trên trade-off giữa kích thước – tốc độ – độ chính xác.

Liên hệ kiến thức nền

Kỹ thuật này nối giữa Machine Learning và Deep Learning, thường xuất hiện sau khi đã có nền tảng từ các nhóm kiến thức như:

MLP và mô hình phân loại trong Deep Learning 1
Losses, metrics, optimization trong Pre-Deep Learning
Các ứng dụng CV (hình ảnh) hoặc NLP (văn bản) trong Computer Vision và NLP Đây đều là nhóm kiến thức nền thường gặp khi làm dự án có yêu cầu tối ưu mô hình.

Lời khuyên cho người bắt đầu

Bạn có thể thử với một bài toán nhỏ như phân loại ảnh bằng CNN nhỏ và một mô hình Teacher lớn hơn để quan sát cách Student dần tiệm cận chất lượng. Việc thử nghiệm từng thiết lập nhiệt độ và trọng số loss sẽ giúp hiểu rõ hơn bản chất truyền tri thức.

Hỏi đáp nhanh về Knowledge Distillation

1. Knowledge Distillation có luôn giúp mô hình nhỏ đạt hiệu suất như mô hình lớn không? Không, nhưng thường giúp cải thiện đáng kể so với việc huấn luyện Student từ đầu.

2. Có cần giữ lại mô hình Teacher sau khi distill không? Không bắt buộc, nhưng thường được lưu để tái huấn luyện hoặc đánh giá.

3. Distillation có áp dụng được cho dữ liệu văn bản không? Có, được dùng nhiều trong NLP như nén Transformer hoặc BERT.

4. Có thể distill giữa hai mô hình có kiến trúc hoàn toàn khác nhau không? Có, chỉ cần Student học từ phân phối xác suất của Teacher.

FAQ về chương trình AIO

Q1. Con số 0 thì học nổi không? Ans: Chỉ cần bạn có thời gian học. Điều quan trọng nhất không phải giỏi hay không, mà là có học đều mỗi ngày. Kiến thức – tài liệu – môi trường đã có team lo. Nếu bạn không có thời gian thì nên cân nhắc.

Q2. Ai dạy AIO? Ans: Đội admin dạy toàn bộ. Admin trực tiếp hướng dẫn và hỗ trợ mọi câu hỏi của bạn trong suốt quá trình học.

Q3. Admin có “xịn” không? Ans: Admin đều là người làm nghề thật, mỗi người một cách dạy. Quan trọng là bạn cảm thấy hợp cách truyền đạt. Admin không dám nói xịn, chỉ dạy bằng hết sức.

Q4. AIO có gì khác những nơi khác? Ans: AIO không phải trung tâm. Đây là dự án học tập cộng đồng, được cải tiến qua từng khóa. Tinh thần của AIO: Cùng nhau học – cùng nhau khổ – cùng nhau lớn. Nếu hợp tinh thần đó, bạn sẽ thấy phù hợp.