En el mundo de la traducción automática, la destilación de conocimiento (KD) se ha convertido en una herramienta fundamental para comprimir un sistema más grande (profesor) en uno más pequeño (estudiante). Sin embargo, a menudo se pasa por alto la complejidad computacional involucrada en realizar la destilación de conocimiento, lo que dificulta la selección entre las diversas opciones disponibles en función de las limitaciones de cómputo. En un estudio reciente, se evaluaron diferentes métodos de KD considerando tanto la calidad de la traducción como el costo computacional. Este costo se expresó como la huella de carbono utilizando la herramienta de evaluación del ciclo de vida del aprendizaje automático (MLCA) para tener en cuenta las emisiones operativas en tiempo de ejecución y los costos de producción de hardware amortizados a lo largo del ciclo de vida del modelo de KD (entrenamiento del profesor, destilación e inferencia).
Los resultados mostraron que, en despliegues pequeños, el costo de la destilación dominaba la huella total, mientras que a mayor escala, la etapa de inferencia era la que más impacto tenía, lo que hace que la destilación de conocimiento sea beneficiosa solo más allá de un umbral de uso dependiente de la tarea. Además, se observó que la destilación a nivel de palabra generalmente ofrece compensaciones más favorables entre la huella de carbono y la calidad de la traducción que la destilación a nivel de secuencia. Este protocolo proporciona orientación reproducible para la selección de métodos de KD bajo restricciones explícitas de calidad y cómputo.
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