論文の概要: LLM Modules: Knowledge Transfer from a Large to a Small Model using Enhanced Cross-Attention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.08213v1
• Date: Wed, 12 Feb 2025 08:48:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-13 13:50:03.964559
• Title: LLM Modules: Knowledge Transfer from a Large to a Small Model using Enhanced Cross-Attention
• Title（参考訳）: LLMモジュール:拡張的クロスアテンションを用いた大規模から小型モデルへの知識伝達
• Authors: Konstantin Kolomeitsev,
• Abstract要約: 本稿では,LLMモジュールのアーキテクチャを提案する。LLMモジュールは,学習済みの大きなモデルからより小さなモデルへの知識の伝達を可能にする。 提案手法では,Qwen2-1.5Bモデルを凍結し,その表現を特別に設計された注意層からGPT-Neo-125Mモデルに伝達する。 Bespoke-Stratos-17kデータセットの実験結果から, 混合モデルでは, 蒸留により得られたものと同等の品質の応答が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: In this work, we propose an architecture of LLM Modules that enables the transfer of knowledge from a large pre-trained model to a smaller model using an Enhanced Cross-Attention mechanism. In the proposed scheme, the Qwen2-1.5B model is frozen and its representations are passed through specially designed attention layers to the GPT-Neo-125M model, which is trained on limited computational resources. Experimental results on the Bespoke-Stratos-17k dataset demonstrate that after 15 epochs of training, the combined model generates responses comparable in quality to those obtained by distillation. We discuss the advantages of the modular approach, provide examples of input queries and comparative analysis, and outline prospects for further extension of the method.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,LLMモジュールのアーキテクチャを提案し,拡張的クロスアテンション機構を用いて,大規模な事前学習モデルからより小さなモデルへの知識伝達を可能にする。 提案方式では,Qwen2-1.5Bモデルが凍結され,その表現は限られた計算資源に基づいて訓練されたGPT-Neo-125Mモデルに特別に設計された注意層を通して伝達される。 Bespoke-Stratos-17kデータセットの実験結果から, 混合モデルでは, 蒸留により得られたものと同等の品質の応答が得られた。 本稿では,モジュール方式の利点,入力クエリの例,比較分析について論じるとともに,さらなる拡張に向けた今後の展望を概説する。

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