Grandes Modelos de Linguagem (LLMs, do inglês Large Language Models) revolucionaram a forma de processar linguagem natural, mas essa potência tem um custo. Modelos com bilhões de parâmetros costumam ser lentos, caros de executar e difíceis de hospedar.

A Destilação de LLMs surge como uma solução para esse dilema: é um processo que treina um modelo menor (mais leve) para imitar o desempenho de um modelo de linguagem grande, focado em tarefas específicas. Em termos simples, é como extrair o “essencial” de um modelo gigante e transferir esse conhecimento para um modelo compacto, que consegue respostas ou resultados semelhantes aos do modelo grande, porém com menos custo computacional e maior velocidade.

Por que isso é importante? Imagine poder obter resultados próximos aos dos modelos da OpenAI em uma tarefa específica, mas usando um modelo pequeno que roda em um servidor modesto ou até em um dispositivo local. A destilação de LLMs permite reduzir drasticamente a infraestrutura necessária, diminuindo latência e custos operacionais, sem precisar treinar um modelo do zero. Em ambientes de negócios onde cada chamada a uma API de de um modelo de IA tem custo ou onde a velocidade de resposta é essencial, essa técnica pode fazer a diferença entre uma solução viável ou não.

Preparamos este guia para ajuda você a compreender o que é destilação de LLMs (LLM Distillation), como a destilação funciona, seus princípios técnicos, aplicações práticas e as vantagens e desafios envolvidos nessa abordagem. Boa leitura e bons estudos.

O Que é LLM Distillation?

Em aprendizagem de máquina, destilação refere-se a um método de compressão de modelos no qual um modelo grande e poderoso (chamado de professor ou teacher) transfere seu conhecimento para um modelo menor e mais simples (chamado de aluno ou student).

No contexto de LLMs, a destilação significa usar um modelo de linguagem de grande porte para treinar um modelo menor de forma que ele reproduza o comportamento do modelo maior em tarefas específicas.

A ideia central é que o modelo professor já aprendeu padrões complexos a partir de enormes quantidades de dados. Em vez de treinar o modelo pequeno diretamente desses dados (o que poderia exigir muitos recursos e dados rotulados), usamos o modelo grande para gerar “ensinamentos”. Esses ensinamentos podem ser:

  • Rótulos preditos para dados não rotulados: por exemplo, o modelo grande classifica milhares de textos em categorias, criando um conjunto de treinamento sintético para o modelo menor.
  • Respostas a perguntas ou prompts: por exemplo, fornecemos diversas perguntas ao modelo grande (LLM) e registramos suas respostas; essas perguntas-respostas servem como treinamento para que o modelo menor aprenda a responder de forma semelhante.

Desse modo, o modelo aluno é treinado imitando as saídas do professor. Como resultado, o modelo destilado “herda” a habilidade do modelo grande naquela tarefa específica, mas com um consumo computacional muito menor. É importante notar que, geralmente, a destilação foca em tarefas ou domínios específicos. Ou seja, um LLM enorme e versátil pode ser destilado em um modelo menor altamente eficaz, porém principalmente dentro daquele escopo em que foi treinado. A flexibilidade geral do LLM completo pode não se transferir totalmente, mas para cases delimitados, a performance do modelo pequeno pode chegar bem perto da do modelo grande. A imagem abaixo ajuda a ilustrar o conceito.

Como Funciona a Destilação de LLM (Princípios e Implementação)

O processo de destilação envolve alguns princípios técnicos fundamentais. Vejamos.

Treinamento Professor-Aluno: O modelo grande (professor) gera predições nas entradas de treinamento e o modelo aluno é treinado para reproduzir essas predições. Isso é frequentemente implementado adicionando um termo na função de perda (loss) que mede a diferença entre a distribuição de saída do aluno e a do professor. Em termos práticos, se estivermos tratando de classificação, usamos as probabilidades de cada classe que o professor produz como “alvo” para o aluno, em vez de apenas o rótulo correto.

Rótulos soft e Temperatura: Muitas vezes, o professor dá a resposta certa com probabilidade quase 1.0 e quase 0 para as demais classes, o que pouco ensina além do rótulo “duro” (hard label). Para extrair mais informação, utiliza-se um parâmetro de temperatura no softmax do modelo professor, gerando probabilidades mais “suaves” (soft labels). Por exemplo, em vez de [“classe A”: 0.99, “classe B”: 0.001], com uma temperatura maior podemos ter [“A”: 0.8, “B”: 0.15, “C”: 0.05], indicando que embora A seja a certa, o professor vê semelhança entre B e C também. Esse vetor de probabilidades mais ricas é passado para o aluno. Esse conhecimento sutil foi apelidado de “dark knowledge” por Hinton, o pesquisador que popularizou a destilação, pois revela similaridades que o modelo grande aprendeu entre as classes. O aluno é treinado para aproximar essa distribuição de probabilidade, absorvendo assim esses insights do professor.

Função de perda combinada: Na implementação prática, muitas vezes combina-se a perda de distilação (diferença entre as saídas do aluno e do professor) com a perda tradicional em relação aos rótulos reais (quando disponíveis). Assim, o modelo menor aprende tanto a imitar o professor quanto a acertar o rótulo correto. Pesos (coeficientes) controlam a contribuição de cada termo para balancear aprendizagem da tarefa e imitação do professor.

Escolha da arquitetura do aluno: O modelo aluno geralmente tem menos parâmetros. Isso pode ser feito reduzindo o número de camadas, neurônios ou dimensões internas do modelo. Um exemplo clássico é o DistilBERT, uma versão condensada do BERT que possui aproximadamente 40% menos parâmetros que o BERT-base original (66 milhões vs 110 milhões) e mesmo assim mantém cerca de 97% do desempenho do BERT em benchmarks de compreensão de linguagem. Essa redução significativa é possível combinando uma arquitetura enxuta com o treinamento orientado pelo modelo grande.

Treinamento com dados sintéticos ou não rotulados: Uma grande vantagem da destilação é poder usar grande quantidade de dados não rotulados. O professor serve como “rotulador” automático. Por exemplo, podemos pegar milhões de frases em português sem rótulo e pedir para um LLM robusto classificá-las quanto ao sentimento (positivo/negativo). Assim geramos um enorme dataset para treinar um modelo menor de análise de sentimento. Da mesma forma, em tarefas generativas, podemos gerar milhares de pares de pergunta-resposta usando um LLM grande e então treinar o aluno nesse conjunto. Isso reduz a dependência de dados rotulados manualmente, acelerando o desenvolvimento de modelos menores.

Refinamento e iteração: Em alguns casos, o processo pode ser iterativo. Podemos começar treinando um aluno com as respostas do professor, depois identificar onde o aluno ainda erra ou está incerto e, então, usar estratégias adicionais (incluindo eventualmente intervenção humana ou múltiplos professores) para melhorar o conjunto de treinamento. Essa etapa de refinamento pode envolver prompt engineering (melhorar as perguntas feitas ao professor para obter respostas mais úteis) ou filtragem de respostas de baixa qualidade do professor antes de ensinar o aluno. 

A implementação da destilação de um LLM envolve usar o modelo grande como oráculo para gerar um rico conjunto de exemplos e então treinar o modelo menor para generalizar esses exemplos. Ferramentas de Deep Learning (como PyTorch ou TensorFlow) permitem facilmente calcular perdas customizadas, como a divergência entre distribuições do aluno e do professor, o que torna viável codificar a destilação em um pipeline de treinamento padrão. A seguir, veremos onde isso é aplicado na prática e quais benefícios concretos traz.

Aplicações em Negócios e Casos de Uso

A destilação de LLMs vem ganhando tração em diversas aplicações empresariais, especialmente onde é necessário equilibrar desempenho de IA com custos e restrições de deploy. Alguns casos de uso notáveis incluem:

Assistentes virtuais e chatbots: Empresas desejam oferecer assistentes inteligentes aos clientes, mas nem sempre podem arcar com o custo de chamar um modelo gigantesco via API para cada interação. Uma solução é treinar um modelo menor interno que imite as respostas de um LLM mais robusto. Por exemplo, uma equipe de atendimento ao cliente pode usar um grande LLM para gerar respostas a 10 mil perguntas frequentes de usuários, cobrindo uma variedade de situações. Com esse conjunto de perguntas e respostas “ideal”, a empresa treina um modelo destilado bem menor para atender clientes em tempo real. O resultado é um chatbot que responde de forma semelhante ao modelo de ponta, porém com latência muito baixa e sem custos por chamada. De fato, o projeto Stanford Alpaca seguiu conceito similar: pesquisadores da Stanford ajustaram o modelo aberto LLaMA (7 bilhões de parâmetros) usando 52 mil exemplos de instruções e respostas gerados pelo modelo GPT-3.5 da OpenAI, obtendo um chatbot menor com desempenho “muito semelhante” ao do GPT-3.5 em seguir instruções. Esse modelo destilado custa bem menos para rodar, viabilizando aplicações localmente ou em escala sem depender de servidores caros.

Classificação de documentos e análise de texto em escala: Considere uma empresa financeira que quer classificar automaticamente mensagens de clientes em dezenas de categorias (fraude, consulta de saldo, solicitação de cartão, etc.). Um LLM genérico já treinado em linguagem pode entender essas mensagens, mas usar um modelo gigantesco em produção para cada mensagem seria caro. Em vez disso, os Cientistas de Dados podem alimentar milhares de exemplos de mensagens ao LLM grande para ele rotular cada uma automaticamente. Essas mensagens rotuladas formam um dataset para treinar um modelo menor especializado no domínio bancário. Com alguns ajustes adicionais, obtém-se um classificador rápido e preciso para uso interno. Aqui, a destilação serve como um pontapé inicial para desenvolvimento de modelos, economizando tempo que seria gasto rotulando dados manualmente.

Modelos embarcados ou de borda (edge): Em cenários onde o modelo de IA precisa rodar em dispositivos com recursos limitados (como smartphones, dispositivos IoT ou aplicativos embarcados), é inviável implantar um modelo de linguagem com bilhões de parâmetros. A destilação permite criar versões compactas desses modelos, viabilizando recursos de PLN (Processamento de Linguagem Natural) localmente. Por exemplo, um assistente de voz embarcado no celular pode usar um modelo destilado que entende comandos ou resume textos, sem precisar de conexão à internet a todo momento. Isso traz benefícios de privacidade e autonomia, além de economia de banda.

Customização de modelos para domínios específicos: Grandes LLMs são treinados para ser genéricos. Em certos setores (jurídico, médico, seguros), empresas querem um modelo linguístico afinado no jargão e conhecimento daquele domínio. A destilação permite pegar as capacidades de linguagem geral de um LLM e transferi-las para um modelo menor focado no domínio desejado. Por exemplo, uma seguradora pode destilar um LLM usando seus arquivos internos (políticas, termos técnicos) perguntando ao LLM grande questões sobre apólices e usando as respostas para treinar o aluno. O modelo resultante será pequeno o suficiente para ser usado internamente e entenderá muito bem conteúdos de seguros, oferecendo respostas consistentes nesses contextos.

Em todas essas aplicações, vemos um padrão: usa-se o “cérebro” de um modelo gigante para treinar um modelo menor que caiba na realidade operacional da empresa. Os ganhos concretos aparecem em forma de redução de custos (menos necessidade de servidores potentes ou chamadas a APIs pagas), melhoria de tempo de resposta e possibilidade de manter certos serviços in-house (por questões de privacidade ou personalização). A seguir, discutiremos explicitamente quais são as vantagens e as desvantagens dessa técnica.

Vantagens da Destilação de LLMs

Ao aplicar destilação em grandes modelos de linguagem, obtém-se diversos benefícios, especialmente do ponto de vista de engenharia e negócio.

Eficiência Computacional: Modelos destilados são significativamente menores em tamanho (parâmetros) e geralmente mais rápidos tanto para inferência quanto, em muitos casos, para treinamento. Isso permite deploy em hardware mais modesto ou servir muitos usuários concorrentes usando menos recursos. Por exemplo, o DistilBERT reduz em ~40% o número de parâmetros e é ~60% mais rápido que o BERT-base original, mantendo ~97% do desempenho. Essa eficiência é fundamental para aplicativos em tempo real e para reduzir custos de nuvem.

Redução de Custos Operacionais: Um modelo menor consome menos memória e menos ciclos de CPU/GPU por requisição. Em ambientes de nuvem, isso se traduz em contas menores de serviço. Se antes era necessário um cluster de GPUs para servir um modelo gigantesco, com um modelo destilado talvez um único servidor seja suficiente. Além disso, elimina-se (ou diminui-se) a necessidade de pagar por chamadas a APIs de terceiros de modelos gigantes, pois a empresa passa a rodar seu próprio modelo destilado internamente.

Menor Latência e Melhor Escalabilidade: Em aplicações interativas (como assistentes de voz ou chatbots), a latência é crítica para uma boa experiência do usuário. Modelos menores respondem mais rápido, possibilitando interações mais naturais. Além disso, escalar para milhares de requisições por segundo fica mais viável quando cada instância do modelo é leve – podemos replicar o modelo muitas vezes para atender mais usuários simultâneos sem sobrecarregar o sistema.

Aproveitamento de Conhecimento sem Datasets Rotulados: A destilação permite aproveitar o conhecimento de um LLM sem necessitar de um enorme dataset rotulado manualmente. O modelo professor, já pré-treinado em vastos dados, serve como fonte de sinal. Isso é valioso quando temos muita informação não estruturada e poucas anotações humanas. Podemos, por exemplo, construir um classificador eficiente em pouco tempo usando apenas o LLM grande para gerar dados de treinamento – algo como ter um “oráculo” rotulando os dados para nós. Esse aproveitamento reduz o tempo de desenvolvimento de novos modelos e pode revelar padrões que um humano talvez não notasse de imediato (graças ao dark knowledge transferido).

Deploy Personalizável e Contornando Restrições: Em certos casos, empresas não podem ou não querem usar diretamente um LLM de terceiros em produção – seja por política de privacidade (não enviar dados sensíveis a uma API externa), seja por restrições de licenciamento. Com a destilação, é possível extrair o essencial de um modelo grande e implantá-lo num modelo proprietário dentro da empresa. Isso contorna limitações de uso, ao mesmo tempo em que alavanca o avanço dos modelos públicos (É importante frisar, entretanto, que é preciso atenção aos termos de uso do modelo grande usado na destilação).

A destilação de LLMs oferece uma forma de democratizar o acesso às capacidades de IA avançada, tornando viável rodar modelos competentes em ambientes com recursos limitados e atingir um ótimo custo-benefício. Mas nem tudo são flores: é preciso avaliar também as desvantagens e trade-offs envolvidos.

Desvantagens e Desafios

Embora poderosa, a técnica de destilação traz alguns pontos negativos e limitações que devem ser considerados.

Possível Perda de Desempenho: O modelo aluno raramente alcança exatamente a mesma performance do professor em todas as métricas. Há quase sempre um decréscimo – às vezes pequeno (como vimos com DistilBERT chegando a ~97% do BERT), mas que pode ser maior dependendo da tarefa. Em problemas complexos ou muito abertos, um modelo menor pode simplificar demais o conhecimento, resultando em respostas menos precisas ou completas. Em resumo, há um compromisso entre tamanho e desempenho: ganha-se em eficiência, mas aceita-se uma certa perda de qualidade.

Limitação pelo Professor: Por definição, o aluno só pode aprender o que o professor já sabe. Se o LLM grande não está altamente otimizado para a tarefa X, o modelo destilado também não estará. Por exemplo, se tentarmos destilar um LLM genérico para uma tarefa de nicho, onde o LLM original já não é muito bom, o resultado pode ser insatisfatório. Nesse sentido, o desempenho do estudante fica limitado pelo do professor – ele tende a replicar erros ou lacunas de conhecimento do modelo grande. Além disso, o aluno não costuma superar o professor (a não ser em cenários específicos com técnicas avançadas), portanto não espere milagres de desempenho além do que o modelo original entrega.

Necessidade de Muitos Dados para Treino: Embora não exija dados humanamente rotulados, a destilação ainda requer uma quantidade significativa de dados de entrada para o professor gerar as saídas. Para cobrir bem o espaço de entradas possíveis de uma tarefa, pode ser preciso coletar ou sintetizar um volume grande de exemplos. Em tarefas de classificação com centenas de classes ou em diálogos complexos, preparar prompts abrangentes para o professor pode dar trabalho. Se o conjunto de dados de partida for pequeno ou pouco diverso, o modelo destilado pode herdar vieses ou overfitting do professor naquela amostra limitada.

Custos na Geração de Dados Sintéticos: Usar um LLM grande para produzir milhares de respostas ou rótulos pode ter um custo significativo, seja computacional (se você hospeda o LLM internamente) ou financeiro (se for por uma API paga). Por exemplo, gerar 100 mil respostas via uma API de um LLM pode custar caro. Assim, o processo de destilação em si não é gratuito – ele transfere o custo para a fase de preparação de dados, embora depois economize na inferência. É importante fazer essa análise de custo-benefício dependendo do volume de dados necessário. Podemos usar grandes modelos de linguagem open-source local ou com chamada via API, mas as limitações serão essencialmente as mesmas.

Perigo de Propagar Erros e Viés: O modelo aluno aprende imitando cegamente o professor. Se o professor tem algum viés indesejado ou comete erros sutis em certos casos, o aluno provavelmente incorporará essas falhas. Por exemplo, se um LLM grande tem tendência a produzir respostas tendenciosas em determinados tópicos, e isso não for filtrado, o modelo destilado carregará o mesmo problema. Portanto, é preciso ter cuidado na curadoria das saídas do professor, possivelmente filtrando ou ajustando respostas antes de usá-las como verdade de treinamento.

Menor Flexibilidade: Um LLM de uso geral pode realizar múltiplas tarefas (tradução, resumo, responder perguntas variadas) sem precisar ser retreinado para cada uma. Já um modelo destilado costuma ser especializado. Se treinamos um modelo menor para ser um assistente de suporte técnico, ele não vai magicamente conseguir também escrever poesia ou responder perguntas de conhecimentos gerais com a mesma proficiência que o modelo grande faria. Em outras palavras, ganhamos especialização ao custo da versatilidade. Para cada novo uso fora do escopo aprendido, seria necessário destilar novamente ou recorrer ao modelo grande original.

Levando em conta essas desvantagens, fica claro que destilar um LLM é um exercício de encontrar um equilíbrio: aceita-se perder um pouco de desempenho e generalidade em troca de ganhos substanciais de eficiência e custo. 

Ferramentas e Abordagens Para Realizar Destilação de LLMs

Várias ferramentas e frameworks estão disponíveis para ajudar Engenheiros de IA e Cientistas de Dados a implementar a destilação de modelos de linguagem. A seguir, listamos algumas das opções e recursos mais relevantes:

Hugging Face Transformers: A popular biblioteca Transformers do Hugging Face inclui não apenas modelos pré-treinados, mas também scripts e exemplos de destilação. Um caso famoso é o DistilBERT, treinado usando a própria infraestrutura do Hugging Face. No repositório oficial há código aberto mostrando como realizar destilação em modelos Transformer. Podemos aproveitar essas implementações de referência para destilar outros modelos (por exemplo, DistilGPT2 foi obtido pela mesma técnica). Além disso, a Hugging Face oferece várias versões destiladas de modelos conhecidos via seu Model Hub, prontas para uso – facilitando para usuários que não queiram refazer o processo do zero.

Intel Neural Compressor (Distiller): A Intel disponibiliza uma biblioteca open-source conhecida como Neural Network Distiller (atualmente parte do Intel Neural Compressor) que contém implementações de técnicas de compressão de redes neurais, incluindo destilação de conhecimento. Essa ferramenta oferece APIs em Python para treinar um modelo aluno a partir de um professor, já incorporando detalhes como o cálculo do softmax com temperatura e combinações de perda. Também permite combinar destilação com outras técnicas como quantização e pruning (poda de pesos) para obter modelos ainda mais compactos. Para quem busca uma solução pronta para experimentos de compressão, vale a pena explorar essa opção.

Frameworks de Deep Learning (PyTorch, TensorFlow/Keras): As principais frameworks de IA oferecem flexibilidade para implementar destilação manualmente. Em PyTorch, por exemplo, pode-se usar um laço de treinamento customizado onde a cada batch se passa os dados pelo modelo professor e aluno, calculando a perda entre as saídas. Bibliotecas auxiliares como PyTorch Lightning ou Hugging Face Accelerate podem ajudar a gerenciar o treinamento de dois modelos simultaneamente. No TensorFlow/Keras, também há tutoriais que demonstram como treinar um student a partir de um teacher model usando APIs de baixo nível. Embora essa abordagem demande mais código, ela oferece controle total – útil para pesquisa ou para ajustar a destilação a casos de uso específicos.

Projetos e Modelos Open-Source: Há diversos projetos que servem de exemplo prático de destilação de LLMs. Mencionamos o Stanford Alpaca, cujo código foi aberto, mostrando como afinar um LLaMA 7B com respostas de um GPT-3.5. Outros exemplos incluem o TinyBERT (um BERT destilado com múltiplas etapas de destilação em camadas intermediárias), o MiniLM (destilação de modelos para obter embeddings eficientes), e modelos da família Distil* (DistilRoBERTa, DistilGPT2, etc. como visto). Estudar esses projetos dá insights sobre escolhas de arquitetura do aluno, hiperparâmetros de temperatura, mistura de perdas e técnicas de data augmentation para destilação.

Plataformas e Serviços Automatizados: Algumas plataformas de MLops e AutoML já começam a incorporar pipelines de compressão. Por exemplo, o Amazon SageMaker Neo e outros serviços cloud têm opções de otimização de modelos que incluem distillation. Da mesma forma, bibliotecas de automação de modelos podem sugerir destilar um modelo gigante para atender a restrições de latência de um aplicativo móvel, por exemplo. Embora ainda emergente, esse ecossistema está crescendo conforme mais empresas buscam levar LLMs a produção de forma otimizada.

Ao escolher a ferramenta, é importante considerar a compatibilidade com os modelos em questão e o nível de intervenção desejado. Todas essas ferramentas são estudadas na prática na Formação Engenheiro de IA e Formação Cientista de Dados aqui na DSA.

Conclusão

A destilação de grandes modelos de linguagem é uma técnica que combina o melhor dos dois mundos da IA: ela aproveita o extremo avanço dos modelos gigantes, ao mesmo tempo em que os torna acessíveis e práticos para aplicações do dia a dia. Neste guia explicamos como funciona esse processo de “ensinar um modelo pequeno”, desde os princípios do aprendizado professor-aluno e uso de soft labels, até aspectos práticos de implementação e ferramentas disponíveis.

Para profissionais de tecnologia, compreender LLM Distillation é valioso, pois muitas soluções de IA de próxima geração poderão adotar esse caminho para entregar desempenho alto sem exigir infraestrutura proibitiva. Já vemos isso acontecer – de modelos como DistilBERT em processamento de linguagem natural até iniciativas como Alpaca que trazem capacidades tipo ChatGPT para o mundo open-source.

Em aplicações de negócios, a destilação permite criar modelos customizados, eficientes e de menor custo, viabilizando desde chatbots corporativos ágeis até classificadores especializados rodando em produção.

É claro que destilar um modelo envolve trade-offs: ganha-se eficiência, mas é preciso gerenciar possíveis perdas de precisão e garantir qualidade no treinamento. Contudo, com boas práticas (por exemplo, escolha adequada do professor, filtragem de dados e uso combinado com técnicas como fine-tuning ou PEFT), esses obstáculos podem ser minimizados.

A Destilação de LLMs se consolida como uma ferramenta poderosa no arsenal de IA aplicada. Ela abre oportunidades para que mais organizações e desenvolvedores utilizem inteligência artificial de ponta, sem ficarem reféns de custos ou limitações operacionais. Ao dominar essa técnica, profissionais de tecnologia podem desenhar sistemas que aprendem com os gigantes, mas operam com a agilidade dos pequenos – entregando inovação de forma otimizada e escalável.

Equipe DSA

Referências:

IA Generativa e LLMs Para Processamento de Linguagem Natural

LLM distillation demystified: a complete guide

Knowledge Distillation

How Stanford researchers attempted to make a new ChatGPT with less than $600