[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"general-list":3,"footer-feature-tags":4,"slate-glossary-term-distillation":66},true,[5,14,20,29,34,40,46,52,56,62],{"id":6,"name":7,"hex":8,"translations":9,"count_pages":13},8,"Компания","#f40925",{"ru":10,"en":11},{"name":7},{"name":12},"Company",9,{"id":15,"name":16,"hex":17,"translations":18,"count_pages":6},26,"Главная страница",null,{"ru":19},{"name":16},{"id":21,"name":22,"hex":23,"translations":24,"count_pages":28},2,"Проекты","#3027ff",{"ru":25,"en":26},{"name":22},{"name":27},"Project",15,{"id":30,"name":31,"hex":17,"translations":32,"count_pages":21},33,"ИИ",{"ru":33},{"name":31},{"id":35,"name":36,"hex":17,"translations":37,"count_pages":39},34,"Комментарии",{"ru":38},{"name":36},4,{"id":41,"name":42,"hex":17,"translations":43,"count_pages":45},25,"Задачи",{"ru":44},{"name":42},24,{"id":47,"name":48,"hex":17,"translations":49,"count_pages":51},27,"Рабочие пространства",{"ru":50},{"name":48},3,{"id":45,"name":53,"hex":17,"translations":54,"count_pages":6},"Kanban-доска",{"ru":55},{"name":53},{"id":57,"name":58,"hex":17,"translations":59,"count_pages":61},23,"Диаграмма Ганта",{"ru":60},{"name":58},1,{"id":28,"name":63,"hex":17,"translations":64,"count_pages":61},"Календарь",{"ru":65},{"name":63},{"detail":67,"more":145},{"id":68,"slug":69,"translations":70,"category":84,"tags":92,"letter":111,"og_image":17,"cover":17,"author_name":17,"author_position":17,"author_avatar":17,"faqs":112,"related":126,"views_count":142,"helpful_yes_count":61,"helpful_no_count":115,"created_at":143,"updated_at":144,"published_at":17},272,"distillation",{"ru":71},{"title":72,"short_definition":73,"tldr":74,"full_explanation":75,"when_to_apply":76,"when_not_to_apply":77,"examples":78,"tips":79,"synonyms":80,"translation_en":81,"seo_title":82,"seo_description":83},"Дистилляция модели","Метод, при котором маленькая «ученическая» модель обучается имитировать ответы большой «учительской» — получается дешёвая модель с близким качеством.","Дистилляция — это способ получить компактную и дешёвую модель, которая ведёт себя как большая, но требует в разы меньше ресурсов. Большая модель играет роль учителя: на ваших запросах она выдаёт ответы, а маленькая модель учится их повторять. Так удаётся вместить полезное поведение в модель, которая помещается на одну видеокарту или даже на ноутбук.","\u003Cp>Идея дистилляции — переложить знания и навыки из дорогой модели в более компактную. Это особенно важно для боевой эксплуатации, где важны скорость, стоимость и иногда работа без интернета.\u003C\u002Fp>\u003Ch3>Как работает\u003C\u002Fh3>\u003Col>\u003Cli>Берётся большая обученная модель-учитель.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Готовится набор запросов, желательно близких к реальной задаче.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Учитель отвечает на каждый запрос, иногда несколькими вариантами.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Маленькая модель-ученик обучается воспроизводить ответы и распределения вероятностей учителя.\u003C\u002Fli>\u003C\u002Fol>\u003Ch3>Что получается\u003C\u002Fh3>\u003Cul>\u003Cli>Модель в 5–50 раз меньше по числу параметров.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Заметно дешевле и быстрее в эксплуатации.\u003C\u002Fli>\u003Cli>На целевых задачах качество близкое к учителю; на задачах за пределами обучающего набора часто заметно хуже.\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>","\u003Cul>\u003Cli>Нужна модель для массовой эксплуатации с низкой стоимостью запроса\u003C\u002Fli>\u003Cli>Хотите запускать модель на собственной инфраструктуре или на устройстве клиента\u003C\u002Fli>\u003Cli>Задача узкая и хорошо описывается набором запросов\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>","\u003Cul>\u003Cli>Требуется универсальный ассистент по любым темам — дистиллированная модель обычно проигрывает учителю на широком наборе задач\u003C\u002Fli>\u003Cli>Учитель и ученик принадлежат разным поставщикам и лицензии не позволяют такой перенос\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>","\u003Cp>Команда поддержки запускает чат-бота, который обрабатывает тысячи запросов в день. Использовать самую сильную модель напрямую слишком дорого. Они собирают набор реальных вопросов клиентов, прогоняют их через большую модель и затем обучают маленькую модель повторять её ответы. На конкретной задаче поддержки качество получается почти такое же, а стоимость одного диалога падает в десять раз.\u003C\u002Fp>","\u003Cp>Качество дистилляции напрямую зависит от того, насколько хорошо набор обучающих запросов покрывает реальные сценарии. Если в работе начинают появляться новые типы вопросов, дистиллированная модель быстро деградирует. Поэтому такие модели имеет смысл регулярно переобучать на свежих данных.\u003C\u002Fp>","дистилляция, дистилляция модели, перенос знаний, Knowledge Distillation","Knowledge Distillation","Дистилляция модели: что это и как работает | Глоссарий Shtab","Дистилляция — обучение маленькой модели имитировать большую. Как это работает, что выигрываете и что теряете, когда применять дистилляцию в продукте.",{"id":85,"slug":86,"hex":87,"icon":17,"order":85,"translations":88},10,"ai","#a855f7",{"ru":89},{"title":90,"description":91},"Искусственный интеллект","Терминология ИИ и больших языковых моделей: машинное обучение, нейросети, LLM, эмбеддинги, промптинг, RAG, агенты, MLOps, безопасность и этика моделей.",[93,102],{"id":94,"slug":95,"kind":96,"hex":97,"order":98,"translations":99},37,"llm","framework","#7c5ce6",91,{"ru":100},{"title":101},"LLM",{"id":103,"slug":104,"kind":105,"hex":106,"order":107,"translations":108},38,"ai-training","phase","#0F9488",92,{"ru":109},{"title":110},"Обучение моделей","Д",[113,120],{"id":114,"order":115,"translations":116},1554,0,{"ru":117},{"question":118,"answer":119},"Чем дистилляция отличается от тонкой настройки?","\u003Cp>Тонкая настройка приспосабливает одну и ту же модель под задачу. Дистилляция — это перенос знаний из большой модели в маленькую, как правило другую по устройству. Обычно эти подходы сочетают: сначала дистиллируют большую модель, потом тонко настраивают полученную маленькую на узкой задаче.\u003C\u002Fp>",{"id":121,"order":61,"translations":122},1555,{"ru":123},{"question":124,"answer":125},"Дистиллированная модель работает так же хорошо, как учитель?","\u003Cp>На задачах, близких к её обучающему набору, — обычно да или почти. На задачах за его пределами она часто проигрывает учителю, потому что выучила не всё знание целиком, а лишь поведение в тех сценариях, которые видела при обучении.\u003C\u002Fp>",{"parent":127,"related":134},[128],{"id":129,"slug":95,"translations":130},264,{"ru":131},{"title":132,"short_definition":133},"Большая языковая модель","Нейросеть с миллиардами параметров, обученная предсказывать следующий токен в тексте и способная отвечать на вопросы, писать код и рассуждать.",[135],{"id":136,"slug":137,"translations":138},270,"fine-tuning",{"ru":139},{"title":140,"short_definition":141},"Тонкая настройка модели","Дообучение готовой модели на небольшом наборе своих данных, чтобы адаптировать её под конкретную задачу, домен или стиль.",117,"2026-05-11T19:55:50.051908+03:00","2026-05-11T19:55:50.051925+03:00",[146,172,193],{"id":147,"slug":148,"translations":149,"category":154,"tags":157,"letter":170,"cover":17,"updated_at":171,"published_at":17},282,"mcp",{"ru":150},{"title":151,"short_definition":152,"translation_en":153},"MCP (Model Context Protocol, протокол контекста модели)","Открытый протокол, по которому языковые модели и агенты единообразно подключаются к внешним инструментам, данным и сервисам.","Model Context Protocol (MCP)",{"id":85,"slug":86,"hex":87,"icon":17,"order":85,"translations":155},{"ru":156},{"title":90,"description":91},[158,161],{"id":94,"slug":95,"kind":96,"hex":97,"order":98,"translations":159},{"ru":160},{"title":101},{"id":162,"slug":163,"kind":164,"hex":165,"order":166,"translations":167},40,"ai-tool","tool","#5e79ec",94,{"ru":168},{"title":169},"Инструмент ИИ","M","2026-05-11T19:55:53.687297+03:00",{"id":173,"slug":174,"translations":175,"category":180,"tags":183,"letter":170,"cover":17,"updated_at":192,"published_at":17},287,"mlops",{"ru":176},{"title":177,"short_definition":178,"translation_en":179},"MLOps (эксплуатация ML-моделей)","Практики и инструменты для разработки, выкатки и эксплуатации моделей машинного обучения и ИИ в боевой среде — аналог DevOps для машинного обучения.","MLOps",{"id":85,"slug":86,"hex":87,"icon":17,"order":85,"translations":181},{"ru":182},{"title":90,"description":91},[184,189],{"id":61,"slug":185,"kind":185,"hex":165,"order":61,"translations":186},"methodology",{"ru":187},{"title":188},"Методология",{"id":162,"slug":163,"kind":164,"hex":165,"order":166,"translations":190},{"ru":191},{"title":169},"2026-05-11T19:55:55.482827+03:00",{"id":194,"slug":195,"translations":196,"category":201,"tags":204,"letter":211,"cover":17,"updated_at":212,"published_at":17},278,"rag",{"ru":197},{"title":198,"short_definition":199,"translation_en":200},"RAG (поиск с дополнением генерации)","Подход, при котором перед ответом языковая модель ищет подходящие документы в базе знаний и использует их как контекст.","Retrieval-Augmented Generation (RAG)",{"id":85,"slug":86,"hex":87,"icon":17,"order":85,"translations":202},{"ru":203},{"title":90,"description":91},[205,208],{"id":94,"slug":95,"kind":96,"hex":97,"order":98,"translations":206},{"ru":207},{"title":101},{"id":162,"slug":163,"kind":164,"hex":165,"order":166,"translations":209},{"ru":210},{"title":169},"R","2026-05-11T19:55:52.147205+03:00"]