論文の概要: A Survey on Knowledge Distillation of Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.13116v4
• Date: Mon, 21 Oct 2024 16:22:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:13:49.050033
• Title: A Survey on Knowledge Distillation of Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルの知識蒸留に関する調査
• Authors: Xiaohan Xu, Ming Li, Chongyang Tao, Tao Shen, Reynold Cheng, Jinyang Li, Can Xu, Dacheng Tao, Tianyi Zhou,
• Abstract要約: 知識蒸留(KD)は、高度な能力をオープンソースモデルに転送するための重要な方法論である。 本稿では,大規模言語モデル(LLM)の領域におけるKDの役割を包括的に調査する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 99.11900233108487
• License:
• Abstract: In the era of Large Language Models (LLMs), Knowledge Distillation (KD) emerges as a pivotal methodology for transferring advanced capabilities from leading proprietary LLMs, such as GPT-4, to their open-source counterparts like LLaMA and Mistral. Additionally, as open-source LLMs flourish, KD plays a crucial role in both compressing these models, and facilitating their self-improvement by employing themselves as teachers. This paper presents a comprehensive survey of KD's role within the realm of LLM, highlighting its critical function in imparting advanced knowledge to smaller models and its utility in model compression and self-improvement. Our survey is meticulously structured around three foundational pillars: \textit{algorithm}, \textit{skill}, and \textit{verticalization} -- providing a comprehensive examination of KD mechanisms, the enhancement of specific cognitive abilities, and their practical implications across diverse fields. Crucially, the survey navigates the intricate interplay between data augmentation (DA) and KD, illustrating how DA emerges as a powerful paradigm within the KD framework to bolster LLMs' performance. By leveraging DA to generate context-rich, skill-specific training data, KD transcends traditional boundaries, enabling open-source models to approximate the contextual adeptness, ethical alignment, and deep semantic insights characteristic of their proprietary counterparts. This work aims to provide an insightful guide for researchers and practitioners, offering a detailed overview of current methodologies in KD and proposing future research directions. Importantly, we firmly advocate for compliance with the legal terms that regulate the use of LLMs, ensuring ethical and lawful application of KD of LLMs. An associated Github repository is available at https://github.com/Tebmer/Awesome-Knowledge-Distillation-of-LLMs.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)の時代において、知識蒸留(KD)は、GPT-4のような主要なプロプライエタリなLCMからLLaMAやMistralといったオープンソースに高度な機能を移行するための重要な方法論として登場した。 さらに、オープンソースのLLMが繁栄するにつれて、KDはこれらのモデルを圧縮し、自らを教師として採用することで自己改善を促進する上で重要な役割を担っている。 本稿では,LLMの領域におけるKDの役割を包括的に調査し,より小さなモデルに高度な知識を与える上で重要な機能と,モデル圧縮と自己改善におけるその有用性を明らかにする。 我々の調査は、KDメカニズムの総合的な検証、特定の認知能力の増強、および様々な分野におけるそれらの実践的意義の3つの基礎的柱を中心に、慎重に構成されている。 重要な点として、この調査はデータ拡張(DA)とKDの間の複雑な相互作用をナビゲートし、DAがKDフレームワーク内で強力なパラダイムとして出現し、LLMのパフォーマンスを向上する方法について説明している。 DAを活用して、コンテキストに富んだスキル固有のトレーニングデータを生成することで、KDは従来の境界を超越し、オープンソースモデルが、独自のモデルの特徴であるコンテキスト適応性、倫理的アライメント、深い意味的な洞察を近似できるようにする。 本研究は、KDにおける現在の方法論の詳細な概要と今後の研究方向性を提案する、研究者や実践者のための洞察に富んだガイドを提供することを目的としている。 重要なことは、我々は、LLMの使用を規制し、LLMのKDの倫理的かつ合法的な適用を確実にする法的条件の遵守を強く主張する。 Githubリポジトリはhttps://github.com/Tebmer/Awesome-Knowledge-Distillation-of-LLMsで公開されている。

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