論文の概要: Teaching-Assistant-in-the-Loop: Improving Knowledge Distillation from Imperfect Teacher Models in Low-Budget Scenarios

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.05322v1
• Date: Sat, 8 Jun 2024 02:17:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-11 20:24:20.072449
• Title: Teaching-Assistant-in-the-Loop: Improving Knowledge Distillation from Imperfect Teacher Models in Low-Budget Scenarios
• Title（参考訳）: 低予算シナリオにおける教師モデルからの知識蒸留の改善
• Authors: Yuhang Zhou, Wei Ai,
• Abstract要約: 3種類の信号型を利用した3成分フレームワークを提案する。 最初の信号は学生の自己整合性(学生の複数の出力の整合性)であり、学生の自信の代用となる。 提案した2段階フレームワークは,データセット間の信号を持たない微調整と比較して,20.79%の相対的な改善を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.818273633647809
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: There is increasing interest in distilling task-specific knowledge from large language models (LLM) to smaller student models. Nonetheless, LLM distillation presents a dual challenge: 1) there is a high cost associated with querying the teacher LLM, such as GPT-4, for gathering an ample number of demonstrations; 2) the teacher LLM might provide imperfect outputs with a negative impact on the student's learning process. To enhance sample efficiency within resource-constrained, imperfect teacher scenarios, we propose a three-component framework leveraging three signal types. The first signal is the student's self-consistency (consistency of student multiple outputs), which is a proxy of the student's confidence. Specifically, we introduce a ``teaching assistant'' (TA) model to assess the uncertainty of both the student's and the teacher's outputs via confidence scoring, which serves as another two signals for student training. Furthermore, we propose a two-stage training schema to first warm up the student with a small proportion of data to better utilize student's signal. Experiments have shown the superiority of our proposed framework for four complex reasoning tasks. On average, our proposed two-stage framework brings a relative improvement of up to 20.79% compared to fine-tuning without any signals across datasets.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)からより小さな学生モデルへのタスク固有の知識の蒸留への関心が高まっている。 それでも、LLM蒸留は二重課題である。 1) 多数の実演を収集するために, GPT-4 などの教師 LLM を照会する際には, 高いコストがかかる。 2) 教師のLLMは, 学習過程に悪影響を及ぼすことなく, 不完全なアウトプットを提供する可能性がある。 資源制約のない教師シナリオにおけるサンプル効率を向上させるために,3種類の信号タイプを活用した3成分フレームワークを提案する。 最初の信号は学生の自己整合性(学生の複数の出力の整合性)であり、学生の自信の代用となる。 具体的には,学生と教師のアウトプットの不確実性を評価するための「教師支援」モデルを導入する。 さらに,学生の信号をよりよく活用するために,学生を少量のデータで温めるための2段階のトレーニングスキーマを提案する。 4つの複雑な推論タスクにおいて,提案手法の優位性を示す実験を行った。 提案した2段階フレームワークは,データセット間の信号を持たない微調整に比べて,平均で20.79%の相対的な改善を実現している。

関連論文リスト

• CFTS-GAN: Continual Few-Shot Teacher Student for Generative Adversarial Networks [0.5024983453990064]
  GANでは、過度なフィットと破滅的な忘れ込みという、2つのよく知られた課題に直面しています。 本稿では,2つの課題を同時に考えるCFTS-GANのための連続的Few-shot Teacher-Student手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-17T20:49:08Z)
• Interactive DualChecker for Mitigating Hallucinations in Distilling Large Language Models [7.632217365130212]
  大規模言語モデル(LLM)は、さまざまな機械学習(ML)タスクにまたがる例外的な機能を示している。 これらのモデルは、特に不完全な知識を持つ領域において幻覚を生み出すことができる。 幻覚を緩和し,教師モデルと学生モデルの両方のパフォーマンスを向上させるために設計された,革新的なフレームワークであるDualCheckerを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-22T12:04:04Z)
• Aligning Teacher with Student Preferences for Tailored Training Data Generation [40.85451525264779]
  StudenT PreferencEs を用いた Aligning TeacheR という ARTE を提案する。 具体的には,教師モデルから質問文と合理性を抽出し,これらの質問文と合理性に関する学生の嗜好を収集する。 最後に,教師モデルと協調する第1ステップを繰り返すことで,対象課題における生徒モデルに適した訓練例を提示する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-27T14:51:17Z)
• Distillation Matters: Empowering Sequential Recommenders to Match the Performance of Large Language Model [12.6937643116018]
  大規模言語モデル(LLM)はレコメンデーションとして効果的に利用されており、優れたパフォーマンスを実現している。 しかし、LLMの高推論遅延は、実用的デプロイメントを著しく制限する。 本研究では,LLMに基づく推薦モデルから軽量シーケンシャルモデルへの知識蒸留について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-01T06:23:54Z)
• Can Language Models Teach Weaker Agents? Teacher Explanations Improve Students via Personalization [84.86241161706911]
  教師のLLMは、実際に生徒の推論に介入し、パフォーマンスを向上させることができることを示す。 また,マルチターンインタラクションでは,教師による説明が一般化され,説明データから学習されることを示す。 教師のミスアライメントが学生の成績をランダムな確率に低下させることを、意図的に誤解させることで検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-15T17:27:20Z)
• Distantly-Supervised Named Entity Recognition with Adaptive Teacher Learning and Fine-grained Student Ensemble [56.705249154629264]
  NERモデルの堅牢性を改善するために,自己学習型教員学生フレームワークを提案する。 本稿では,2つの教員ネットワークからなる適応型教員学習を提案する。 微粒な学生アンサンブルは、教師モデルの各フラグメントを、生徒の対応するフラグメントの時間移動平均で更新し、各モデルフラグメントのノイズに対する一貫した予測を強化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-13T12:14:09Z)
• Dynamic Contrastive Distillation for Image-Text Retrieval [90.05345397400144]
  画像テキスト検索モデルを圧縮するための新しいプラグイン動的コントラスト蒸留(DCD)フレームワークを提案する。 提案したDCD戦略を2つの最先端の視覚言語事前訓練モデル、すなわち ViLT と METER に適用することに成功している。 MS-COCOとFlickr30Kベンチマークの実験では、DCDフレームワークの有効性と効率が示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-04T14:08:59Z)
• Better Teacher Better Student: Dynamic Prior Knowledge for Knowledge Distillation [70.92135839545314]
  本研究では,教師の持つ特徴の一部を,特徴蒸留前の先行知識として統合した動的事前知識(DPK)を提案する。 DPKは,教員モデルと生徒モデルのパフォーマンスを正に相関させ,より大きな教員を適用することで生徒の精度をさらに高めることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-13T11:52:13Z)
• Learning to Teach with Student Feedback [67.41261090761834]
  対話的知識蒸留 (Interactive Knowledge Distillation, IKD) は、教師が生徒のフィードバックから教えることを学ぶことを可能にする。 IKDは教師モデルを訓練し、特定の学生のトレーニングステップごとに特定のソフトターゲットを生成する。 教師と生徒の協調的な最適化は2つの反復的なステップによって達成される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-10T03:01:01Z)
• Noisy Self-Knowledge Distillation for Text Summarization [83.49809205891496]
  我々は, テキスト要約に自己知識蒸留を適用し, 最大習熟時の問題を緩和できると考えている。 学生要約モデルは,学習の正規化を支援するスムーズなラベルを生成する教師の指導によって訓練される。 筆者らは,3つのベンチマークを用いて,事前学習と非事前学習の両方のパフォーマンス向上を実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-15T12:53:09Z)

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。