論文の概要: Knowledge Distillation of LLM for Education

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.15842v1
• Date: Tue, 26 Dec 2023 01:24:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-27 16:21:37.938803
• Title: Knowledge Distillation of LLM for Education
• Title（参考訳）: 教育用LDMの知識蒸留
• Authors: Ehsan Latif, Luyang Fang, Ping Ma, and Xiaoming Zhai
• Abstract要約: 本研究では,微調整型大言語モデル(LLM)の知識を,より小さく,より効率的かつ正確なニューラルネットワークに蒸留する方法を提案する。 我々の手法は、教師モデルとして機能するLLMの予測確率を用いて、より小さな学生モデルを訓練することを含む。 その結果、NNと蒸留された学生モデルは、7Tデータセットの教師モデルに匹敵する精度を持つことがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.541309099803903
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This study proposes a method for distilling the knowledge of fine-tuned Large Language Models (LLMs) into a smaller, more efficient, and accurate neural network, specifically targeting the challenge of deploying these models on resource-constrained devices. Our methodology involves training the smaller student model using the prediction probabilities of the LLM, which serves as a teacher model. This is achieved through a specialized loss function tailored to learn from the LLM's output probabilities, ensuring that the student model closely mimics the teacher's performance. To test this approach, we utilized a large dataset, 7T, containing 6,684 student-written responses to science questions and three other datasets with student-written responses. We also compared performance with original neural network (NN) models to validate the accuracy. Results have shown that the NN and distilled student models have comparable accuracy to the teacher model for the 7T dataset; however, other datasets have shown significantly lower accuracy (28% on average) for NN, though our proposed distilled model is still able to achieve 12\% higher accuracy than NN. Furthermore, the student model size ranges from 0.1M to 0.02M, 100 times smaller in terms of parameters and ten times smaller compared with the original output model size. The significance of this research lies in its potential to make advanced AI technologies accessible in typical educational settings, particularly for automatic scoring.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,細調整された大言語モデル(LLM)の知識を,より小さく,より効率的かつ正確なニューラルネットワークに蒸留する方法を提案する。 本手法では,教師モデルとして機能するllmの予測確率を用いて,小学生モデルの学習を行う。 これはllmの出力確率から学習するために調整された特殊損失関数によって達成され、生徒モデルが教師のパフォーマンスを密接に模倣することを保証する。 このアプローチをテストするために,6,684名の学生が回答する大規模データセット7Tと,学生が回答する他の3つのデータセットを用いた。 また、元のニューラルネットワーク(NN)モデルと性能を比較し、精度を検証した。 その結果、NNと蒸留した学生モデルは7Tデータセットの教師モデルに匹敵する精度を示したが、他のデータセットではNNの精度が有意に低く(平均28%)、提案した蒸留モデルはNNよりも12倍高い精度を達成することができた。 さらに、学生モデルのサイズは0.1mから0.02mの範囲で、パラメータの100倍小さく、元の出力モデルサイズに比べて10倍小さい。 この研究の意義は、高度なAI技術を一般的な教育環境、特に自動スコアリングで利用できるようにすることにある。

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