論文の概要: Unraveling Key Factors of Knowledge Distillation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.08585v2
• Date: Sun, 24 Dec 2023 03:34:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-27 20:57:06.989025
• Title: Unraveling Key Factors of Knowledge Distillation
• Title（参考訳）: 知識蒸留の重要な要因の解明
• Authors: Jingxuan Wei, Linzhuang Sun, Xu Tan, Bihui Yu, Ruifeng Guo
• Abstract要約: 本研究では,学生モデルの能力,データ複雑性,復号化戦略が蒸留の有効性にどのように影響するかを検討する。 これらの要因が知識蒸留に与える影響に関する仮説を実証的に検証する。 本研究は, モデル容量, データ複雑性, 復号化戦略が蒸留効率に与える影響を解明するだけでなく, 新たな最適化蒸留手法も導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.29311840930773
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Knowledge distillation, a technique for model compression and performance enhancement, has gained significant traction in Neural Machine Translation (NMT). However, existing research primarily focuses on empirical applications, and there is a lack of comprehensive understanding of how student model capacity, data complexity, and decoding strategies collectively influence distillation effectiveness. Addressing this gap, our study conducts an in-depth investigation into these factors, particularly focusing on their interplay in word-level and sequence-level distillation within NMT. Through extensive experimentation across datasets like IWSLT13 En$\rightarrow$Fr, IWSLT14 En$\rightarrow$De, and others, we empirically validate hypotheses related to the impact of these factors on knowledge distillation. Our research not only elucidates the significant influence of model capacity, data complexity, and decoding strategies on distillation effectiveness but also introduces a novel, optimized distillation approach. This approach, when applied to the IWSLT14 de$\rightarrow$en translation task, achieves state-of-the-art performance, demonstrating its practical efficacy in advancing the field of NMT.
• Abstract（参考訳）: モデル圧縮と性能向上のための技術である知識蒸留は、ニューラルマシン翻訳(nmt)において大きな注目を集めている。 しかし、既存の研究は主に経験的応用に焦点を当てており、学生モデルの能力、データの複雑さ、復号化戦略が蒸留の有効性にどのように影響するかを包括的に理解していない。 そこで本研究では,nmt内の単語レベルとシーケンスレベルの蒸留における相互作用に着目し,これらの要因について詳細に検討する。 IWSLT13 En$\rightarrow$Fr, IWSLT14 En$\rightarrow$Deなどのデータセットにわたる広範な実験を通じて、これらの要因が知識蒸留に与える影響に関する仮説を実証的に検証する。 本研究は, モデル容量, データ複雑性, 復号化戦略が蒸留効率に与える影響を解明するだけでなく, 新たな最適化蒸留手法も導入する。 このアプローチは、IWSLT14 de$\rightarrow$en翻訳タスクに適用され、最先端の性能を実現し、NMTの分野を前進させる実用的な効果を示す。

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