論文の概要: On the Surprising Efficacy of Distillation as an Alternative to Pre-Training Small Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.03263v1
- Date: Thu, 4 Apr 2024 07:38:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-05 15:24:04.285586
- Title: On the Surprising Efficacy of Distillation as an Alternative to Pre-Training Small Models
- Title（参考訳）: 予習型小型モデルの代替としての蒸留の有効性について
- Authors: Sean Farhat, Deming Chen,
- Abstract要約: 我々は、小モデルがその利点を享受するために事前学習のコストを吸収する必要がないことを提案する。
事前訓練されたモデルからタスクを蒸留すると、そのタスクで事前訓練されたり微調整されたりした場合、小さなモデルで達成される性能を達成または超えることが観察された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.062887337934677
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this paper, we propose that small models may not need to absorb the cost of pre-training to reap its benefits. Instead, they can capitalize on the astonishing results achieved by modern, enormous models to a surprising degree. We observe that, when distilled on a task from a pre-trained teacher model, a small model can achieve or surpass the performance it would achieve if it was pre-trained then finetuned on that task. To allow this phenomenon to be easily leveraged, we establish a connection reducing knowledge distillation to modern contrastive learning, opening two doors: (1) vastly different model architecture pairings can work for the distillation, and (2) most contrastive learning algorithms rooted in the theory of Noise Contrastive Estimation can be easily applied and used. We demonstrate this paradigm using pre-trained teacher models from open-source model hubs, Transformer and convolution based model combinations, and a novel distillation algorithm that massages the Alignment/Uniformity perspective of contrastive learning by Wang & Isola (2020) into a distillation objective. We choose this flavor of contrastive learning due to its low computational cost, an overarching theme of this work. We also observe that this phenomenon tends not to occur if the task is data-limited. However, this can be alleviated by leveraging yet another scale-inspired development: large, pre-trained generative models for dataset augmentation. Again, we use an open-source model, and our rudimentary prompts are sufficient to boost the small model`s performance. Thus, we highlight a training method for small models that is up to 94% faster than the standard pre-training paradigm without sacrificing performance. For practitioners discouraged from fully utilizing modern foundation datasets for their small models due to the prohibitive scale, we believe our work keeps that door open.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,小モデルがその利点を享受するために事前学習のコストを吸収する必要がないことを提案する。
むしろ彼らは、現代の巨大なモデルによって達成された驚くべき結果から驚くべき程度まで利益を得ることができる。
事前訓練された教師モデルからタスクを蒸留すると、そのタスクで事前訓練されたり微調整されたりした場合、小さなモデルで達成されるパフォーマンスを達成または超えることが観察された。
この現象を容易に活用するために,(1) 全く異なるモデルアーキテクチャペアリングが蒸留に有効であり,(2) ノイズコントラスト推定理論に根ざした最もコントラスト学習アルゴリズムが容易に適用され,利用することができる。
本稿では,Wang & Isola(2020)によるコントラスト学習のアライメント/ユニモーフィティの観点から,オープンソースモデルハブ,トランスフォーマーと畳み込みモデルの組み合わせによる事前学習モデル,および新しい蒸留アルゴリズムを用いて,このパラダイムを実証する。
計算コストの低いコントラスト学習のフレーバーを選択する。
また、タスクがデータ制限された場合、この現象は発生しない傾向にあることも観察する。
しかし、これは、データセット拡張のための大規模で事前訓練された生成モデルという、もう1つのスケールインスパイアされた開発を活用することで緩和できる。
繰り返すが、我々はオープンソースモデルを使い、初歩的なプロンプトは小さなモデルの性能を高めるのに十分である。
そこで本研究では,性能を犠牲にすることなく,従来の事前学習パラダイムよりも最大94%高速な小型モデルのトレーニング手法を強調した。
禁止スケールのため、実践者が新しい基礎データセットを自分たちの小さなモデルに完全に活用することを避けて、私たちの作業はそのドアを開いていると信じています。
関連論文リスト
- Continual Learning of Diffusion Models with Generative Distillation [34.52513912701778]
拡散モデルは画像合成における最先端性能を達成する強力な生成モデルである。
本稿では,拡散モデルの全逆過程を除去する生成蒸留法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-23T14:33:03Z) - Fantastic Gains and Where to Find Them: On the Existence and Prospect of
General Knowledge Transfer between Any Pretrained Model [74.62272538148245]
事前訓練されたモデルの任意のペアリングに対して、一方のモデルは他方では利用できない重要なデータコンテキストを抽出する。
このような「補的」な知識を,性能劣化を伴わずに,あるモデルから別のモデルへ伝達できるかどうかを検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-26T17:59:46Z) - Reusing Pretrained Models by Multi-linear Operators for Efficient
Training [65.64075958382034]
大規模なモデルをスクラッチからトレーニングすることは、通常、かなりの量のリソースを必要とする。
bert2BERT や LiGO といった最近の研究は、大規模なモデルを初期化するために、小さな事前訓練されたモデルを再利用している。
本稿では,対象モデルの各重みを事前学習モデルの全重みに線形に相関させる手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-16T06:16:47Z) - Gradient Surgery for One-shot Unlearning on Generative Model [0.989293617504294]
我々は、深層生成モデルに影響を及ぼすデータを取り除くための、単純で効果的なアプローチを導入する。
マルチタスク学習における作業に触発されて,サンプル間の影響の相互作用を規則化する勾配の操作を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-10T13:29:23Z) - BOOT: Data-free Distillation of Denoising Diffusion Models with
Bootstrapping [64.54271680071373]
拡散モデルは多様な画像を生成する優れた可能性を示している。
知識蒸留は、推論ステップの数を1つか数に減らすための治療法として最近提案されている。
本稿では,効率的なデータフリー蒸留アルゴリズムにより限界を克服するBOOTと呼ばれる新しい手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-08T20:30:55Z) - Towards Efficient Task-Driven Model Reprogramming with Foundation Models [52.411508216448716]
ビジョンファウンデーションモデルは、非常に大きなモデルキャパシティと幅広いトレーニングデータから恩恵を受け、印象的なパワーを示す。
しかし、実際には、下流のシナリオは限られた計算資源や効率上の考慮のため、小さなモデルしかサポートできない。
これは、ファンデーションモデルの現実的な応用に重要な課題をもたらします。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-05T07:28:33Z) - Revealing Secrets From Pre-trained Models [2.0249686991196123]
トランスファーラーニングは多くの新しいディープラーニングアルゴリズムで広く採用されている。
本研究では,事前学習モデルと微調整モデルが重み値に非常によく似ていることを示す。
ブラックボックスの被害者モデルで使用されるモデルアーキテクチャと事前訓練モデルを明らかにするモデル抽出攻撃を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-19T20:19:03Z) - Knowledge distillation: A good teacher is patient and consistent [71.14922743774864]
最先端のパフォーマンスを実現する大規模モデルと、実用的な用途で手頃な価格のモデルとの間には、コンピュータビジョンの相違が増えている。
蒸留の有効性に大きな影響を及ぼす可能性のある,特定の暗黙的な設計選択を同定する。
ImageNetの最先端ResNet-50モデルが82.8%の精度で実現されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-09T17:20:40Z) - Self-Feature Regularization: Self-Feature Distillation Without Teacher
Models [0.0]
浅層層における機能学習を監督するために深層の特徴を用いるセルフフィーチャー正規化(sfr)を提案する。
まず,局所的な特徴にマッチする一般化l2損失と,チャネル次元においてより集中的に蒸留する多対一の手法を用いる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-12T15:29:00Z) - Model Reuse with Reduced Kernel Mean Embedding Specification [70.044322798187]
現在のアプリケーションで有用なモデルを見つけるための2段階のフレームワークを提案する。
アップロードフェーズでは、モデルがプールにアップロードされている場合、モデルの仕様としてカーネル平均埋め込み(RKME)を縮小する。
デプロイフェーズでは、RKME仕様の値に基づいて、現在のタスクと事前訓練されたモデルの関連性を測定する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-01-20T15:15:07Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。