論文の概要: OpenGrok: Enhancing SNS Data Processing with Distilled Knowledge and Mask-like Mechanisms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.07312v1
• Date: Tue, 11 Feb 2025 07:20:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-12 14:09:16.772662
• Title: OpenGrok: Enhancing SNS Data Processing with Distilled Knowledge and Mask-like Mechanisms
• Title（参考訳）: OpenGrok: 蒸留知識とマスクのようなメカニズムによるSNSデータ処理の強化
• Authors: Lumen AI, Zaozhuang No. 28 Middle School, Shihao Ji, Zihui Song, Fucheng Zhong, Jisen Jia, Zhaobo Wu, Zheyi Cao, Tianhao Xu,
• Abstract要約: 我々は、DeepSeek-R1のCoT買収にインスパイアされた知識蒸留を利用して、Grokモデルから貴重なトレーニングデータを抽出する。 このデータはPhi-3-miniモデルを微調整するために使用され、SNSデータのニュアンスを扱うために特別に設計されたマスクのようなメカニズムで強化される。 提案手法は,複数のSNSデータ処理タスクにおけるSOTA(State-of-the-art)の性能を実証し,Grok,Phi-3,GPT-4といった既存モデルより優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9122242678047456
• License:
• Abstract: This report details Lumen Labs' novel approach to processing Social Networking Service (SNS) data. We leverage knowledge distillation, specifically a simple distillation method inspired by DeepSeek-R1's CoT acquisition, combined with prompt hacking, to extract valuable training data from the Grok model. This data is then used to fine-tune a Phi-3-mini model, augmented with a mask-like mechanism specifically designed for handling the nuances of SNS data. Our method demonstrates state-of-the-art (SOTA) performance on several SNS data processing tasks, outperforming existing models like Grok, Phi-3, and GPT-4. We provide a comprehensive analysis of our approach, including mathematical formulations, engineering details, ablation studies, and comparative evaluations.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、SNS(Social Networking Service)データを処理するLumen Labsの新しいアプローチについて述べる。 我々は知識蒸留(特にDeepSeek-R1のCoT買収にインスパイアされた単純な蒸留法)を利用して、Grokモデルから貴重なトレーニングデータを抽出する。 このデータはPhi-3-miniモデルを微調整するために使用され、SNSデータのニュアンスを扱うために特別に設計されたマスクのようなメカニズムで強化される。 提案手法は,複数のSNSデータ処理タスクにおけるSOTA(State-of-the-art)の性能を実証し,Grok,Phi-3,GPT-4といった既存モデルより優れていることを示す。 本稿では, 数学的定式化, 工学的詳細, アブレーション研究, 比較評価など, 我々のアプローチを包括的に分析する。

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