論文の概要: Exploring and Enhancing the Transfer of Distribution in Knowledge Distillation for Autoregressive Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.12512v2
• Date: Fri, 20 Sep 2024 08:35:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-07 14:41:29.213854
• Title: Exploring and Enhancing the Transfer of Distribution in Knowledge Distillation for Autoregressive Language Models
• Title（参考訳）: 自己回帰型言語モデルにおける知識蒸留における分布移動の探索と促進
• Authors: Jun Rao, Xuebo Liu, Zepeng Lin, Liang Ding, Jing Li, Dacheng Tao, Min Zhang,
• Abstract要約: 知識蒸留(KD)は、より小さな学生モデルを模倣するように訓練することで、大きな教師モデルを圧縮する技術である。 本稿では、教師ネットワークが小さなオンラインモジュールを統合し、学生モデルと同時学習するオンライン知識蒸留(OKD)について紹介する。 OKDは、様々なモデルアーキテクチャやサイズにおけるリードメソッドのパフォーマンスを達成または超え、トレーニング時間を最大4倍に短縮する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.5501109475725
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Knowledge distillation (KD) is a technique that compresses large teacher models by training smaller student models to mimic them. The success of KD in auto-regressive language models mainly relies on Reverse KL for mode-seeking and student-generated output (SGO) to combat exposure bias. Our theoretical analyses and experimental validation reveal that while Reverse KL effectively mimics certain features of the teacher distribution, it fails to capture most of its behaviors. Conversely, SGO incurs higher computational costs and presents challenges in optimization, particularly when the student model is significantly smaller than the teacher model. These constraints are primarily due to the immutable distribution of the teacher model, which fails to adjust adaptively to models of varying sizes. We introduce Online Knowledge Distillation (OKD), where the teacher network integrates small online modules to concurrently train with the student model. This strategy abolishes the necessity for on-policy sampling and merely requires minimal updates to the parameters of the teacher's online module during training, thereby allowing dynamic adaptation to the student's distribution to make distillation better. Extensive results across multiple generation datasets show that OKD achieves or exceeds the performance of leading methods in various model architectures and sizes, reducing training time by up to fourfold.
• Abstract（参考訳）: 知識蒸留(KD)は、より小さな学生モデルを模倣するように訓練することで、大きな教師モデルを圧縮する技術である。 自動回帰言語モデルにおけるKDの成功は主に、露出バイアスに対処するために、モード探索と学生生成出力(SGO)にReverse KLに依存する。 理論的解析と実験による検証の結果,Reverse KLは教師分布の特定の特徴を効果的に模倣するが,その行動のほとんどを捉えないことがわかった。 逆に、SGOは、特に生徒モデルが教師モデルよりもかなり小さい場合、高い計算コストを発生させ、最適化の課題を示す。 これらの制約は主に教師モデルの不変分布によるもので、様々な大きさのモデルに適応的に適応できない。 オンライン知識蒸留(OKD)を導入し、教師ネットワークは小さなオンラインモジュールを統合し、学生モデルと同時学習する。 この戦略は、オンラインサンプリングの必要性を排除し、トレーニング中に教師のオンラインモジュールのパラメータを最小限に更新するだけで、学生の配布に動的に適応することで蒸留をより良くする。 複数の世代データセットにまたがる大規模な結果から、OKDは様々なモデルアーキテクチャやサイズにおいて、リードメソッドのパフォーマンスを達成または超えることを示し、トレーニング時間を最大4倍に短縮する。

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