論文の概要: Rethinking Kullback-Leibler Divergence in Knowledge Distillation for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.02657v1
• Date: Wed, 3 Apr 2024 11:40:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-04 17:40:49.822291
• Title: Rethinking Kullback-Leibler Divergence in Knowledge Distillation for Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおける知識蒸留におけるKulback-Leiblerの多様性の再考
• Authors: Taiqiang Wu, Chaofan Tao, Jiahao Wang, Zhe Zhao, Ngai Wong,
• Abstract要約: Kullback-Leiber分散は、Large Language Models (LLM) の圧縮に知識蒸留 (KD) で広く使われている。 以前のアサーションとは対照的に、逆クルバック・リブラー(英語版)(RKL)の発散はモード探索であり、したがって平均シーキング前方クルバック・リブラー(英語版)(FKL)の発散よりも好ましい。 本稿では,FKLとRKLを組み合わせるために重みを適応的に割り当てる,単純で効果的な適応型Kulback-Leiber(AKL)分散法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.99524316407591
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Kullback-Leiber divergence has been widely used in Knowledge Distillation (KD) to compress Large Language Models (LLMs). Contrary to prior assertions that reverse Kullback-Leibler (RKL) divergence is mode-seeking and thus preferable over the mean-seeking forward Kullback-Leibler (FKL) divergence, this study empirically and theoretically demonstrates that neither mode-seeking nor mean-seeking properties manifest in KD for LLMs. Instead, RKL and FKL are found to share the same optimization objective and both converge after a sufficient number of epochs. However, due to practical constraints, LLMs are seldom trained for such an extensive number of epochs. Meanwhile, we further find that RKL focuses on the tail part of the distributions, while FKL focuses on the head part at the beginning epochs. Consequently, we propose a simple yet effective Adaptive Kullback-Leiber (AKL) divergence method, which adaptively allocates weights to combine FKL and RKL. Metric-based and GPT-4-based evaluations demonstrate that the proposed AKL outperforms the baselines across various tasks and improves the diversity and quality of generated responses.
• Abstract（参考訳）: Kullback-Leiber の発散は、Large Language Models (LLM) の圧縮に知識蒸留 (KD) で広く使われている。 逆のクルバック・リーブラー(英語版)(RKL)の発散はモード探索であり、従って平均探索前方のクルバック・リーブラー(英語版)(FKL)の発散よりも好ましいという以前の主張とは対照的に、本研究では、モード探索および平均探索特性がLLMのKDに現れないことを実証的かつ理論的に示す。 代わりに、RKL と FKL は同じ最適化目標を共有し、どちらも十分な数のエポックの後に収束する。 しかし、実際的な制約のため、LLMはそのような多くのエポックのために訓練されることはめったにない。 一方、RKLは分布の尾部に焦点を当てているのに対し、FKLは最初期の部分に焦点を当てている。 そこで本研究では,FKLとRKLを組み合わせるために重みを適応的に割り当てる,単純で効果的な適応型Kulback-Leiber(AKL)分散法を提案する。 メトリックベースおよびGPT-4に基づく評価は、提案したAKLが様々なタスクにまたがってベースラインを上回り、生成した応答の多様性と品質を向上させることを示す。

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