論文の概要: A Statistical Perspective on Knowledge Distillation: Foundations, Classical Methods, and Large Language Model Extensions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.33727v1
• Date: Sun, 27 Sep 2026 16:29:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-04 17:15:19.338194
• Title: A Statistical Perspective on Knowledge Distillation: Foundations, Classical Methods, and Large Language Model Extensions
• Title（参考訳）: 知識蒸留に関する統計的視点:基礎・古典的手法・大規模言語モデル拡張
• Abstract要約: 知識蒸留(KD)は,高容量モデルの能力を効率の良い生徒に伝達するための重要なパラダイムとして登場した。 このレビューでは、教師の予測を事前情報として定式化する統一ベイズ的KDの定式化によってギャップを埋める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.33480032750966
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Knowledge Distillation (KD) has emerged as a vital paradigm for transferring the capabilities of high-capacity models to efficient ``student'' counterparts, addressing critical challenges in computational cost, deployment constraints, and privacy-sensitive settings. Although KD is widely used in practice, it is often viewed primarily as an engineering technique, with a unified statistical perspective remaining less developed. This review bridges that gap by presenting a unified Bayesian formulation of KD that formulates teacher predictions as prior information. This provides a principled interpretation of how teacher information is incorporated into student learning and establishes a rigorous connection to uncertainty quantification. We demonstrate how this foundational lens reconciles classical distillation with modern extensions in generative and foundation-model systems, showing that contemporary developments remain rooted in these same statistical principles. By synthesizing theory with emerging methodologies and diverse applications, this review provides a conceptual roadmap and identifies critical open problems for the future of the field.
• Abstract（参考訳）: 知識蒸留(KD)は、計算コスト、デプロイメントの制約、プライバシに敏感な設定において重要な課題に対処し、高容量モデルの能力を‘学生’に効率的に移行するための重要なパラダイムとして登場した。 KDは実際は広く使われているが、主に工学的手法と見なされることが多い。 このレビューでは、教師の予測を事前情報として定式化する統一ベイズ的KDの定式化によってギャップを埋める。 これは、教師情報を学生の学習に組み込む方法の原則的な解釈を提供し、不確実性定量化への厳密な関係を確立する。 この基礎レンズがいかに古典的蒸留を、生成的および基礎モデルシステムにおける近代的な拡張と整合させるかを実証し、現代の発展がこれらの同じ統計原理に根ざしていることを示す。 理論を新しい方法論や多様な応用と組み合わせることで、このレビューは概念的なロードマップを提供し、この分野の将来にとって重要なオープンな問題を特定する。

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