論文の概要: Feature Alignment and Representation Transfer in Knowledge Distillation for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.13825v1
• Date: Fri, 18 Apr 2025 17:54:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-28 14:34:34.765715
• Title: Feature Alignment and Representation Transfer in Knowledge Distillation for Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおける知識蒸留における特徴アライメントと表現伝達
• Authors: Junjie Yang, Junhao Song, Xudong Han, Ziqian Bi, Tianyang Wang, Chia Xin Liang, Xinyuan Song, Yichao Zhang, Qian Niu, Benji Peng, Keyu Chen, Ming Liu,
• Abstract要約: 知識蒸留(KD)は、複雑な教師モデルからより単純な学生モデルへ知識を伝達する技術である。 注意に基づくアプローチのようなKD手法の最近の革新は、学生モデルの性能を顕著に改善した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.03175028045588
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Knowledge distillation (KD) is a technique for transferring knowledge from complex teacher models to simpler student models, significantly enhancing model efficiency and accuracy. It has demonstrated substantial advancements in various applications including image classification, object detection, language modeling, text classification, and sentiment analysis. Recent innovations in KD methods, such as attention-based approaches, block-wise logit distillation, and decoupling distillation, have notably improved student model performance. These techniques focus on stimulus complexity, attention mechanisms, and global information capture to optimize knowledge transfer. In addition, KD has proven effective in compressing large language models while preserving accuracy, reducing computational overhead, and improving inference speed. This survey synthesizes the latest literature, highlighting key findings, contributions, and future directions in knowledge distillation to provide insights for researchers and practitioners on its evolving role in artificial intelligence and machine learning.
• Abstract（参考訳）: 知識蒸留(KD)は、複雑な教師モデルからより単純な学生モデルへ知識を伝達し、モデルの効率と精度を大幅に向上させる技術である。 画像分類、オブジェクト検出、言語モデリング、テキスト分類、感情分析など、様々な応用において大きな進歩を見せている。 注意に基づくアプローチ、ブロックワイドロジット蒸留、デカップリング蒸留といったKD手法の最近の革新は、学生モデルの性能を著しく向上させた。 これらの技術は、知識伝達を最適化するために、刺激の複雑さ、注意機構、グローバル情報キャプチャーに焦点を当てている。 さらに、KDは精度を保ちながら大きな言語モデルを圧縮し、計算オーバーヘッドを減らし、推論速度を改善するのに有効であることが証明されている。 この調査は、人工知能と機械学習におけるその進化的役割について研究者や実践者に洞察を提供するため、知識蒸留における重要な発見、貢献、そして今後の方向性を強調した最新の文献を合成する。

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