論文の概要: Empirical Evaluation of Knowledge Distillation from Transformers to Subquadratic Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.14366v1
• Date: Sat, 19 Apr 2025 17:49:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-30 01:03:38.217851
• Title: Empirical Evaluation of Knowledge Distillation from Transformers to Subquadratic Language Models
• Title（参考訳）: 変圧器から準四進言語モデルへの知識蒸留の実証評価
• Authors: Patrick Haller, Jonas Golde, Alan Akbik,
• Abstract要約: 我々は,トランスフォーマーの教師から9つのサブクワッドラティックな学生建築への知識蒸留の伝達可能性について,体系的に評価した。 本研究の目的は,教師の学習した表現にどのサブクワッドラティックモデルが最適か,また,異なる構造的制約が蒸留プロセスにどのように影響するかを判断することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.287942619833188
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Knowledge distillation is a widely used technique for compressing large language models (LLMs) by training a smaller student model to mimic a larger teacher model. Typically, both the teacher and student are Transformer-based architectures, leveraging softmax attention for sequence modeling. However, the quadratic complexity of self-attention at inference time remains a significant bottleneck, motivating the exploration of subquadratic alternatives such as structured state-space models (SSMs), linear attention, and recurrent architectures. In this work, we systematically evaluate the transferability of knowledge distillation from a Transformer teacher to nine subquadratic student architectures. Our study aims to determine which subquadratic model best aligns with the teacher's learned representations and how different architectural constraints influence the distillation process. We also investigate the impact of intelligent initialization strategies, including matrix mixing and query-key-value (QKV) copying, on the adaptation process. Our empirical results on multiple NLP benchmarks provide insights into the trade-offs between efficiency and performance, highlighting key factors for successful knowledge transfer to subquadratic architectures.
• Abstract（参考訳）: 知識蒸留は、より小さな学生モデルを訓練し、より大きな教師モデルを模倣することで、大きな言語モデル(LLM)を圧縮するための広く用いられる技術である。 典型的には、教師と学生の両方がトランスフォーマーベースのアーキテクチャであり、シークエンス・モデリングにソフトマックス・アテンションを利用する。 しかし、推論時の自己注意の二次的複雑さは、構造化状態空間モデル(SSM)や線形注意、繰り返しアーキテクチャといったサブクワッドラティックな代替品の探索を動機とする重要なボトルネックである。 本研究では,トランスフォーマーの教師から9つのサブクワッドラティックな学生建築への知識蒸留の伝達可能性について,体系的に評価する。 本研究の目的は,教師の学習した表現にどのサブクワッドラティックモデルが最適か,また,異なる構造的制約が蒸留プロセスにどのように影響するかを判断することである。 また,行列混合やクエリキー値(QKV)コピーといった知的初期化戦略が適応過程に与える影響についても検討する。 複数のNLPベンチマークにおける実験結果から,効率と性能のトレードオフに関する知見が得られ,サブクアッドラティックアーキテクチャへの知識伝達を成功させる重要な要因が浮かび上がっている。

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