AIモデル蒸留の本は、理論を学びたいのか実践手法を知りたいのかで選び方に迷いますよね。
教師・生徒モデルの考え方や、視覚・言語など本ごとの扱う範囲を見て選べます。
今回は、蒸留を扱う4冊をご紹介します。
おすすめ商品の早見表
| 商品名 | 知識蒸留の扱い | 扱う応用対象 | 参考価格 |
|---|---|---|---|
 知識を受け継ぐAI ──蒸留が変えた大規模言語モデルの世界 | — | — | 500円（2026-11-03時点） |
| Knowledge Distillation in Computer Vision | 教師・生徒モデルの構成と、蒸留する知識の選択 | 2D・3D物体検出から画像生成まで | — |
| Advancements in Knowledge Distillation: Towards New Horizons of Intelligent Systems | 転移学習の枠組みで知識蒸留を扱う | 画像処理、コンピュータビジョン、エッジインテリジェンス、自律システム | — |
| LLM Customization and Fine-Tuning | 強い教師モデルから小型で低コストの生徒モデルへ蒸留 | 企業用途向けのオープンウェイトLLM | — |
知識を受け継ぐAI ──蒸留が変えた大規模言語モデルの世界
大規模言語モデルの蒸留をテーマにした本を探している人には、『知識を受け継ぐAI ──蒸留が変えた大規模言語モデルの世界』がおすすめです。
Knowledge Distillation in Computer Vision
コンピュータビジョンとディープラーニングの背景があり、知識蒸留のモデル構成を学びたい人には、『Knowledge Distillation in Computer Vision』がおすすめです。教師モデルと生徒モデルの構成に加え、蒸留する知識の選び方を扱っています。応用範囲は2D・3D物体検出から画像生成までです。
Advancements in Knowledge Distillation: Towards New Horizons of Intelligent Systems
機械学習分野で高度な学習パラダイムの基礎研究または応用研究に取り組む人には、『Advancements in Knowledge Distillation: Towards New Horizons of Intelligent Systems』がおすすめです。知識蒸留を転移学習の枠組みで扱い、教師・生徒アーキテクチャや蒸留アルゴリズムを取り上げています。視覚・言語学習に加え、マルチタスク学習なども取り上げています。
LLM Customization and Fine-Tuning
企業の具体的な用途に向けてオープンウェイトLLMを適応させ、本番環境で安定して運用したいMLエンジニア、データサイエンティスト、MLOps実務者には、『LLM Customization and Fine-Tuning』がおすすめです。知識蒸留では、強い教師モデルから小型で低コストの生徒モデルを作る方法を扱い、LoRA・QLoRAや教師ありファインチューニング、DPOなども取り上げています。
LoRA・QLoRAの学習例では一般向けの比較的控えめなカードを使い、フルファインチューニングの例ではA30やRTX 4090など単一の24 GBカードを使いますが、いずれの例にもデータセンターは必要ありません。
目的に合わせて選ぶ
- 大規模言語モデルの蒸留をテーマにした本を探している人
- コンピュータビジョンとディープラーニングの背景があり、視覚タスクへの蒸留を学びたい人
- 機械学習分野で高度な学習パラダイムの研究に取り組む人
- オープンウェイトLLMを企業用途に適応させ、本番環境での運用を学びたい人
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