Fugu-MT 論文翻訳(概要): Leveraging Zero-Shot Prompting for Efficient Language Model Distillation

論文の概要: Leveraging Zero-Shot Prompting for Efficient Language Model Distillation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.15886v1
Date: Sat, 23 Mar 2024 16:51:52 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-26 20:32:18.565511
Title: Leveraging Zero-Shot Prompting for Efficient Language Model Distillation
Title（参考訳）: 効率的な言語モデル蒸留のためのゼロショットプロンプトの活用
Authors: Lukas Vöge, Vincent Gurgul, Stefan Lessmann,
Abstract要約: 本稿では, LLMをより小さく, アプリケーション固有のモデルに効率よく蒸留する方法を提案する。 LLMの推論機能を利用してラベルを生成し、ラベルのないデータに対して自然言語の合理性を生成する。主な貢献は、教師モデルの合理性を引き出すため、ゼロショットの雇用である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4205390087622582
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: This paper introduces a novel approach for efficiently distilling LLMs into smaller, application-specific models, significantly reducing operational costs and manual labor. Addressing the challenge of deploying computationally intensive LLMs in specific applications or edge devices, this technique utilizes LLMs' reasoning capabilities to generate labels and natural language rationales for unlabeled data. Our approach enhances both finetuning and distillation by employing a multi-task training framework where student models mimic these rationales alongside teacher predictions. Key contributions include the employment of zero-shot prompting to elicit teacher model rationales, reducing the necessity for handcrafted few-shot examples and lowering the overall token count required, which directly translates to cost savings given the pay-per-token billing model of major tech companies' LLM APIs. Additionally, the paper investigates the impact of explanation properties on distillation efficiency, demonstrating that minimal performance loss occurs even when rationale augmentation is not applied across the entire dataset, facilitating further reductions of tokens. This research marks a step toward the efficient training of task-specific models with minimal human intervention, offering substantial cost-savings while maintaining, or even enhancing, performance.
Abstract（参考訳）: 本稿では, LLMをより小さく, アプリケーション固有のモデルに効率よく蒸留し, 作業コストと手作業量を大幅に削減する手法を提案する。特定のアプリケーションやエッジデバイスに計算集約的なLLMをデプロイするという課題に対処するため、この技術はラベルとラベルなしデータに対する自然言語の有理性を生成するためにLLMの推論能力を利用する。提案手法は,教師の予測とともに,学生モデルがこれらの有理を模倣するマルチタスク学習フレームワークを利用することで,微細化と蒸留の両面を強化する。主な貢献は、教師モデルの合理性を引き出すよう促すゼロショットの採用、手作りの少数ショットのサンプルの必要性を減らし、全体的なトークン数を減らすことであり、これは大手テック企業のLLM APIの有料請求モデルを考えると、直接的にコスト削減に繋がる。さらに, 蒸留効率に及ぼす説明特性の影響について検討し, 合理的な拡張がデータセット全体に適用されない場合でも, 最小性能の損失が生じることを実証し, トークンのさらなる削減を図った。この研究は、人間の介入を最小限に抑えたタスク固有のモデルの効率的なトレーニングへの一歩であり、パフォーマンスを維持したり、強化したりしながら、かなりのコスト削減を提供する。

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