論文の概要: Efficient Knowledge Distillation: Empowering Small Language Models with Teacher Model Insights

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.12586v1
• Date: Thu, 19 Sep 2024 09:09:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-07 14:19:13.533076
• Title: Efficient Knowledge Distillation: Empowering Small Language Models with Teacher Model Insights
• Title（参考訳）: 効果的な知識蒸留:教師モデルインサイトによる小言語モデルの活用
• Authors: Mohamad Ballout, Ulf Krumnack, Gunther Heidemann, Kai-Uwe Kühnberger,
• Abstract要約: そこで本研究では,小言語モデルの性能向上を目的とした,単純かつ効果的な知識蒸留手法を提案する。 提案手法では,約30億のパラメータを持つ教師モデルを用いて,意思決定プロセスにおいて最も影響力のあるトークンを同定する。 この方法は、4つの多様なデータセットでテストすることによって実証されたように、効果的であることが証明されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.412484724941528
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Enhancing small language models for real-life application deployment is a significant challenge facing the research community. Due to the difficulties and costs of using large language models, researchers are seeking ways to effectively deploy task-specific small models. In this work, we introduce a simple yet effective knowledge distillation method to improve the performance of small language models. Our approach utilizes a teacher model with approximately 3 billion parameters to identify the most influential tokens in its decision-making process. These tokens are extracted from the input based on their attribution scores relative to the output, using methods like saliency maps. These important tokens are then provided as rationales to a student model, aiming to distill the knowledge of the teacher model. This method has proven to be effective, as demonstrated by testing it on four diverse datasets, where it shows improvement over both standard fine-tuning methods and state-of-the-art knowledge distillation models. Furthermore, we explore explanations of the success of the model by analyzing the important tokens extracted from the teacher model. Our findings reveal that in 68\% of cases, specifically in datasets where labels are part of the answer, such as multiple-choice questions, the extracted tokens are part of the ground truth.
• Abstract（参考訳）: 実際のアプリケーションデプロイメントのために、小さな言語モデルを拡張することは、研究コミュニティが直面している重要な課題である。 大規模な言語モデルを使用することの困難さとコストのため、研究者はタスク固有の小さなモデルを効果的にデプロイする方法を模索している。 そこで本研究では,小型言語モデルの性能向上を目的とした,シンプルながら効果的な知識蒸留手法を提案する。 提案手法では,約30億のパラメータを持つ教師モデルを用いて,意思決定プロセスにおいて最も影響力のあるトークンを同定する。 これらのトークンは、サリエンシマップのような手法を用いて、出力に対する属性スコアに基づいて入力から抽出される。 これらの重要なトークンは、教師モデルの知識を抽出することを目的として、学生モデルの理論的根拠として提供される。 この方法は、標準的な微調整法と最先端の知識蒸留モデルの両方の改善を示す4つの多様なデータセットで実証されたように、効果的であることが証明されている。 さらに,教師モデルから抽出した重要なトークンを分析し,モデルの成功を説明する。 その結果,68%の症例,特にラベルが回答の一部となっているデータセットでは,抽出されたトークンが真実の1つとなっていることがわかった。

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