論文の概要: Feature Alignment-Based Knowledge Distillation for Efficient Compression of Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.19449v1
• Date: Fri, 27 Dec 2024 04:37:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-30 17:27:05.941234
• Title: Feature Alignment-Based Knowledge Distillation for Efficient Compression of Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルの効率的な圧縮のための特徴アライメントに基づく知識蒸留
• Authors: Shuo Wang, Chihang Wang, Jia Gao, Zhen Qi, Hongye Zheng, Xiaoxuan Liao,
• Abstract要約: 本研究では,大規模言語モデルと特徴アライメントに基づく知識蒸留アルゴリズムを提案する。 提案モデルは, パープレキシティ, BLEU, ROUGE, CER などの評価指標を用いて, 最先端の GPT-4 モデルに非常に近い性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.737806982257592
• License:
• Abstract: This study proposes a knowledge distillation algorithm based on large language models and feature alignment, aiming to effectively transfer the knowledge of large pre-trained models into lightweight student models, thereby reducing computational costs while maintaining high model performance. Different from the traditional soft label distillation method, this method introduces a multi-layer feature alignment strategy to deeply align the intermediate features and attention mechanisms of the teacher model and the student model, maximally retaining the semantic expression ability and context modeling ability of the teacher model. In terms of method design, a multi-task loss function is constructed, including feature matching loss, attention alignment loss, and output distribution matching loss, to ensure multi-level information transfer through joint optimization. The experiments were comprehensively evaluated on the GLUE data set and various natural language processing tasks. The results show that the proposed model performs very close to the state-of-the-art GPT-4 model in terms of evaluation indicators such as perplexity, BLEU, ROUGE, and CER. At the same time, it far exceeds baseline models such as DeBERTa, XLNet, and GPT-3, showing significant performance improvements and computing efficiency advantages. Research results show that the feature alignment distillation strategy is an effective model compression method that can significantly reduce computational overhead and storage requirements while maintaining model capabilities. Future research can be further expanded in the directions of self-supervised learning, cross-modal feature alignment, and multi-task transfer learning to provide more flexible and efficient solutions for the deployment and optimization of deep learning models.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,大規模言語モデルと機能アライメントに基づく知識蒸留アルゴリズムを提案し,大規模事前学習モデルの知識を軽量な学生モデルに効果的に伝達することを目的として,高いモデル性能を維持しながら計算コストを削減することを目的とした。 従来のソフトラベル蒸留法とは違って,教師モデルと学生モデルの中間的特徴と注意機構を深く整合させる多層機能アライメント戦略を導入し,教師モデルのセマンティック表現能力とコンテキストモデリング能力を最大限に維持する。 手法設計においては、特徴整合損失、アテンションアライメント損失、出力分布整合損失を含むマルチタスク損失関数を構築し、共同最適化による多レベル情報伝達を保証する。 実験はGLUEデータセットと各種自然言語処理タスクを総合的に評価した。 以上の結果から,提案モデルは,難易度,BLEU,ROUGE,CERなどの評価指標の観点から,最先端のGPT-4モデルに非常に近い性能を示した。 同時に、DeBERTa、XLNet、GPT-3といったベースラインモデルを超え、大幅な性能向上と計算効率の優位性を示した。 提案手法は, モデル性能を維持しつつ, 計算オーバーヘッドと貯蔵要求を大幅に低減できる有効モデル圧縮法であることを示す。 将来の研究は、自己教師付き学習、クロスモーダル機能アライメント、マルチタスクトランスファー学習の方向にさらに拡張され、ディープラーニングモデルのデプロイと最適化のためのより柔軟で効率的なソリューションが提供される。

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