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巨大知能を掌中に：大規模言語モデル（LLM）における知識蒸留技術の最前線と社会実装の加速

大規模言語モデルの肥大化に伴う計算リソースの課題を解決するため、高性能な「教師モデル」から軽量な「生徒モデル」へ知能を継承させる「知識蒸留」が不可欠となっています。本記事では、2026年現在の最新技術動向、思考プロセスの蒸留、そしてエッジAIへの展開について詳細に解説します。