2 Fragen zu Distillation

Model distillation refers to a process in machine learning where a smaller, more efficient model (the "student") is trained to replicate the behavior of a larger, more complex model (the "teacher"). In the context of preventing hallucination in generative AI models, model distillation can help by transferring the knowledge and decision-making capabilities of the larger model to the smaller one, which may be less prone to generating incorrect or nonsensical outputs. This process often involves using the outputs of the teacher model as training data for the student model, allowing the student to learn to produce more accurate and reliable responses while being more efficient in terms of computation and resource usage.

Ein Vakuum-Distillierverstoß im Labor wird verwendet, um Flüssigkeiten bei niedrigeren Temperaturen zu destillieren, als es unter Normaldruck möglich wäre. Dies ist besonders nützlich für temperaturempfindliche Substanzen, die bei höheren Temperaturen zersetzt werden könnten. Durch das Vakuum wird der Siedepunkt der Flüssigkeit gesenkt, was eine schonende Trennung von Komponenten ermöglicht. Diese Technik findet Anwendung in der chemischen Synthese, der Aufreinigung von Verbindungen und der Analyse von Stoffen.