論文の概要: Efficient Knowledge Injection in LLMs via Self-Distillation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.14964v2
• Date: Thu, 07 Aug 2025 09:12:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-08 16:47:38.64368
• Title: Efficient Knowledge Injection in LLMs via Self-Distillation
• Title（参考訳）: 自己蒸留によるLLMの効率的な知識注入
• Authors: Kalle Kujanpää, Pekka Marttinen, Harri Valpola, Alexander Ilin,
• Abstract要約: 本稿では, 急速蒸留を利用して, 自由形式文書から新たな事実知識を内包する手法を提案する。 急速蒸留は標準的な微調整よりも優れており,RAGを超越することさえ可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.24554628642021
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In many practical applications, large language models (LLMs) need to acquire new knowledge not present in their pre-training data. Efficiently leveraging this knowledge usually relies on supervised fine-tuning or retrieval-augmented generation (RAG). Although RAG has emerged as the industry standard for knowledge injection, fine-tuning has not yet achieved comparable success. This paper proposes utilizing prompt distillation, a self-distillation-based method previously explored primarily for style alignment and instruction tuning, to internalize new factual knowledge from free-form documents. Unlike prior methods, our approach requires neither larger teacher models nor structured knowledge formats. Across multiple LLM sizes and model families, we show that prompt distillation outperforms standard supervised fine-tuning and can even surpass RAG. We analyze the key factors contributing to prompt distillation's effectiveness and examine how it scales.
• Abstract（参考訳）: 多くの実践的応用において、大規模言語モデル(LLM)は、事前学習データに存在しない新しい知識を取得する必要がある。 この知識を効果的に活用するには、通常、教師付き微調整または検索強化世代(RAG)に依存する。 ナレッジインジェクションの業界標準としてRAGが登場したが、微調整はまだ同等の成功には至っていない。 本稿では, 従来, スタイルアライメントとインストラクションチューニングを主目的とした自己蒸留法である即時蒸留を利用して, 自由形式の文書から新たな事実知識を内包する手法を提案する。 従来の手法とは異なり、我々の手法はより大きな教師モデルも構造化知識形式も必要としない。 複数のLLMサイズとモデルファミリーをまたがって、迅速な蒸留は標準的な微調整よりも優れており、RAGを超越することさえ可能であることを示す。 蒸留の有効性の促進に寄与する主要な要因を解析し,その拡張性について検討する。

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