論文の概要: Can a student Large Language Model perform as well as it's teacher?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.02421v1
• Date: Tue, 3 Oct 2023 20:34:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-05 17:42:55.630003
• Title: Can a student Large Language Model perform as well as it's teacher?
• Title（参考訳）: 生徒の大規模言語モデルは教師と同じように機能できるのか?
• Authors: Sia Gholami, Marwan Omar
• Abstract要約: 知識蒸留は、高容量の「教師」モデルから流線形の「学生」モデルに知識を伝達することを目的としている。 本稿では,知識蒸留のパラダイムについて概観する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The burgeoning complexity of contemporary deep learning models, while achieving unparalleled accuracy, has inadvertently introduced deployment challenges in resource-constrained environments. Knowledge distillation, a technique aiming to transfer knowledge from a high-capacity "teacher" model to a streamlined "student" model, emerges as a promising solution to this dilemma. This paper provides a comprehensive overview of the knowledge distillation paradigm, emphasizing its foundational principles such as the utility of soft labels and the significance of temperature scaling. Through meticulous examination, we elucidate the critical determinants of successful distillation, including the architecture of the student model, the caliber of the teacher, and the delicate balance of hyperparameters. While acknowledging its profound advantages, we also delve into the complexities and challenges inherent in the process. Our exploration underscores knowledge distillation's potential as a pivotal technique in optimizing the trade-off between model performance and deployment efficiency.
• Abstract（参考訳）: 現代のディープラーニングモデルの急激な複雑さは、非並列的な精度を達成する一方で、リソース制約のある環境における配置課題を必然的に導入している。 知識蒸留は、高容量の「教師」モデルから流線形の「学生」モデルに知識を伝達する技術であり、このジレンマに対する有望な解決策として現れる。 本稿では,ソフトラベルの有用性や温度スケーリングの重要性といった基本原則を強調し,知識蒸留のパラダイムの概要を概観する。 本研究は, 留学生モデルのアーキテクチャ, 教師の口径, ハイパーパラメータの微妙なバランスなど, 蒸留成功の決定要因を明らかにする。 その大きな利点を認めながら、プロセスに固有の複雑さと課題を掘り下げています。 我々の調査は,モデル性能とデプロイメント効率のトレードオフを最適化するための重要な技術としての知識蒸留の可能性を強調している。

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