論文の概要: Basic Reading Distillation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.19741v2
• Date: Tue, 29 Jul 2025 19:51:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-31 11:57:45.826726
• Title: Basic Reading Distillation
• Title（参考訳）: 基本読解蒸留
• Authors: Zhi Zhou, Sirui Miao, Xiangyu Duan, Hao Yang, Min Zhang,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語処理領域において顕著な能力を示している。 彼らは現実世界への展開を制限する高い計算資源を必要としている。 そこで本研究では,LLMの基本読取動作を模倣する小さなモデルを教育する基礎読取蒸留(BRD)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.6471904381334
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have demonstrated remarkable abilities in various natural language processing areas, but they demand high computation resources which limits their deployment in real-world. Distillation is one technique to solve this problem through either knowledge distillation or task distillation. Both distillation approaches train small models to imitate specific features of LLMs, but they all neglect basic reading education for small models on generic texts that are \emph{unrelated} to downstream tasks. In this paper, we propose basic reading distillation (BRD) which educates a small model to imitate LLMs basic reading behaviors, such as named entity recognition, question raising and answering, on each sentence. After such basic education, we apply the small model on various tasks including language inference benchmarks and BIG-bench tasks. It shows that the small model can outperform or perform comparable to over 20x bigger LLMs. Analysis reveals that BRD effectively influences the probability distribution of the small model, and has orthogonality to either knowledge distillation or task distillation.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語処理領域において顕著な能力を示してきたが、実世界への展開を制限する高い計算資源を必要としている。 蒸留は、知識蒸留またはタスク蒸留によってこの問題を解決する1つの手法である。 両方の蒸留法は、LLMの特定の特徴を模倣するために小さなモデルを訓練するが、これらは全て、下流のタスクに "emph{unrelated}" であるジェネリックテキスト上の小さなモデルに対する基本的な読書教育を無視している。 本稿では, LLM の基本読影行動, 名前付きエンティティ認識, 質問の発声, 回答など, 小さなモデルで模倣する基本読影蒸留 (BRD) を提案する。 このような基礎教育の後、言語推論ベンチマークやBIGベンチタスクなど様々なタスクに小さなモデルを適用する。 小型モデルは20倍以上のLLMに匹敵する性能を示す。 分析の結果、BRDは小さなモデルの確率分布に効果的に影響を与え、知識蒸留やタスク蒸留に直交することがわかった。

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