論文の概要: Knowledge Distillation of Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.08543v1
• Date: Wed, 14 Jun 2023 14:44:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-16 18:37:17.751920
• Title: Knowledge Distillation of Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルの知識蒸留
• Authors: Yuxian Gu, Li Dong, Furu Wei, Minlie Huang
• Abstract要約: 知識蒸留(KD)は,大規模言語モデル(LLM)の高い計算要求を低減させる,有望な手法である。 生成するより大きな言語モデルからより小さな言語モデルを抽出するMiniLLMを提案する。 提案手法は,120Mから13Bのパラメータを持つ異なるモデルファミリに対してもスケーラブルである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 138.0745138788142
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Knowledge Distillation (KD) is a promising technique for reducing the high computational demand of large language models (LLMs). However, previous KD methods are primarily applied to white-box classification models or training small models to imitate black-box model APIs like ChatGPT. How to effectively distill the knowledge from white-box generative LLMs is still under-explored, which becomes more and more important with the prosperity of LLMs. In this work, we propose MiniLLM that distills smaller language models from generative larger language models. We first replace the forward Kullback-Leibler divergence (KLD) objective in the standard KD approaches with reverse KLD, which is more suitable for KD on generative language models, to prevent the student model from overestimating the low-probability regions of the teacher distribution. Then, we derive an effective optimization approach to learn this objective. Extensive experiments in the instruction-following setting show that the MiniLLM models generate more precise responses with the higher overall quality, lower exposure bias, better calibration, and higher long-text generation performance. Our method is also scalable for different model families with 120M to 13B parameters. We will release our code and model checkpoints at https://aka.ms/MiniLLM.
• Abstract（参考訳）: 知識蒸留 (KD) は, 大規模言語モデル (LLM) の高い計算需要を減らすための有望な手法である。 しかしながら、従来のKDメソッドは、主にホワイトボックス分類モデルや、ChatGPTのようなブラックボックスモデルAPIを模倣する小さなモデルの訓練に適用される。 ホワイトボックス生成LDMから効果的に知識を抽出する方法はまだ未熟であり、LSMの繁栄とともにますます重要になっている。 本研究では,生成型言語モデルからより小さな言語モデルを抽出するminillmを提案する。 我々はまず,教師分布の低確率領域を過大評価しないように,生成言語モデル上でKDに適した逆KLDを用いて,標準KDアプローチにおけるKLL(Kulback-Leibler divergence)目標のフォワードを置き換える。 そして、この目的を学習するための効果的な最適化アプローチを導出する。 命令追従設定における広範囲な実験により、MiniLLMモデルは、より高い全体的な品質、低い露光バイアス、より良い校正、より高い長文生成性能でより正確な応答を生成することが示された。 提案手法は,120Mから13Bのパラメータを持つ異なるモデルファミリに対してもスケーラブルである。 コードとモデルチェックポイントはhttps://aka.ms/MiniLLM.com/でリリースします。

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