Ankündigung des Herstellerserreichbar

Model Distillation in the API

OpenAIs Ankündigung vom 01.10.2024: Model Distillation als Ablauf auf der eigenen Plattform. Ein großes Modell erzeugt Antworten, sie werden als Stored Completions gespeichert, mit Evals bewertet und zum Fine-Tuning eines kleineren Modells genutzt. Destillieren ließ sich laut Ankündigung jedes OpenAI-Modell, Training und Betrieb kosteten so viel wie gewöhnliches Fine-Tuning. Heute steht die Destillation nur noch als Abschnitt im Leitfaden zum Fine-Tuning, und das Fine-Tuning wickelt OpenAI ab.

geprüft 10.11.2026

Worauf sich diese Seite beruft, wörtlich, abgerufen am 19.10.2026:

Model distillation involves fine-tuning smaller, cost-efficient models using outputs from more capable models, allowing them to match the performance of advanced models on specific tasks at a much lower cost.bestätigt 10.11.2026
Model Distillation is available today to all developers and can be used to distill any of our modelsbestätigt 10.11.2026
Beyond that limit, the cost of training and running a distilled model is the same as our standard fine-tuning pricesbestätigt 10.11.2026

03 Wie ein Modell von einem anderen lernt

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