تقطير المعرفة

التقطير المعرفي هو عملية نقل المعلومات والمعرفة من مصدر إلى آخر. ويمكن استخدامه لإنشاء نماذج جديدة للتعلم الآلي عن طريق استخلاص النماذج الحالية، أو لنقل المعرفة من الأنظمة الخبيرة إلى الأنظمة المبتدئة. ويشير أيضًا إلى ممارسة نقل المعرفة، مثل القواعد أو النماذج، من المصدر الأصلي إلى أنظمة أقل قوة ولديها موارد أقل.

يمكن أن تشتمل عمليات تقطير المعرفة على مرحلتين رئيسيتين: يقوم نموذج "المعلم" بإنتاج نسخة مخففة من البيانات، والتي يتم استخدامها بعد ذلك لتدريب نموذج "الطالب". يمكن أن يساعد تقطير المعرفة في معالجة مشكلة الإفراط في الملاءمة، حيث يكون النموذج متخصصًا بشكل مفرط ويكون أداؤه سيئًا مع البيانات الجديدة. ينتج نموذج "المعلم" وجهة نظر احتمالية للبيانات لإعطاء الطالب فكرة عن مدى عدم اليقين فيما يتعلق بكل تنبؤ. أثناء تدريب نموذج "الطالب"، يتم استخدام الأهداف السهلة بدلاً من التسميات الفعلية، مما يؤدي إلى تحسين الأداء العام لنموذج الطالب.

يتم استخدام تقطير المعرفة في كل من التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف. في التعلم الخاضع للإشراف، يساعد تقطير المعرفة على تقليل التكاليف الحسابية للتدريب النموذجي عن طريق نقل المعرفة بين البنى المختلفة. على سبيل المثال، يمكن استخدام تقطير المعرفة لضغط النماذج ذات التعليقات التوضيحية المكلفة مع الحفاظ على الدقة. في التعلم غير الخاضع للرقابة، يقترح تقطير المعرفة مشاركة المعلمات بين مصادر متعددة ذات علاقات مختلفة للمساعدة في تعزيز قدرة النموذج على إنشاء تمثيلات متعددة للبيانات.

يمكن تنفيذ عملية تقطير المعرفة باستخدام مجموعة متنوعة من التقنيات. أحد الأساليب الشائعة هو النهج "القائم على التلميح"، والذي يتضمن توفير معلومات محدودة حول المخرجات المطلوبة لنموذج الطالب. يتم استخدام أسلوب آخر، وهو أسلوب "عامل التلاشي"، لتوزيع المعرفة من المعلم إلى الطالب عن طريق تقليل تأثير الأول ببطء مع مرور الوقت.

بشكل عام، يعد تقطير المعرفة أداة قوية لنقل المعلومات المعقدة من المصدر إلى الأنظمة أو السياقات النهائية. وله تطبيقات في كل من التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف، مما يقلل من تكاليف التدريب ويحسن دقة النماذج.