AI的不断演变,特别是在模型架构和训练方法论的迅速进步,为知识蒸馏提出了挑战与机遇。追求更高效、透明和伦理的AI模型,需要在知识蒸馏技术上不断创新,特别是那些能够在模型忠实度、计算效率和伦理考虑之间细致平衡的技术。此外,探索知识蒸馏在诸如弱到强泛化、自我对齐、多模态LLMs、实时适应和个性化AI服务等新兴领域的...
综上所述,知识蒸馏是一种将大模型的知识传递给小模型的方法,以在保持性能的同时减少模型的复杂性。通过软目标训练和模型结构设计,知识蒸馏在各个领域都取得了显著的成果。尽管目前存在一些挑战和问题,但随着技术的不断发展和创新,相信知识蒸馏在深度学习中将会取得更加显著的成果,为模型的压缩和优化提供更好的方...
大规模语言模型(LLM)近年来在自然语言处理领域取得了巨大进步,使得人类对话和文本生成成为可能。然而,开源LLM模型由于参数规模较小,性能难以达到商业LLM的水平。知识蒸馏技术可以解决这一问题,它通过利用商…
随着大语言模型的出现,知识蒸馏的作用范围不断扩大,逐渐扩展到了用于提升小模型的性能以及模型的自我提升。 2024 年初,陶大程团队与香港大学和马里兰大学等合作,发表了最新综述《A Survey on Knowledge Distillation of Large Language Models》,总结了 374 篇相关工作,探讨了如何从大语言模型中获取知识,训练较小模型,...
如下图 1 所示,本文提出的分类法为理解 LLM 的模型压缩方法提供了一个完整的结构化框架。这一探索包括对已有成熟技术的透彻剖析,包括但不限于剪枝、知识蒸馏、量化和低秩因子分解。此外,本文揭示了当前的挑战,并展望了这一发展领域未来潜在的研究轨迹。研究者还倡导社区合作,为 LLM 建立一个具有生态意识、包罗万象...
首先,根据大语言模型知识蒸馏的流程,该综述将知识蒸馏分解为了两个步骤: 1.知识获取(Knowledge Elicitation):即如何从教师模型中获取知识。其过程主要包括: a) 首先构建指令来确定要从教师模型中蒸馏的技能或垂直领域的能力。 b) 然后使用种子知识(如某个数据集)作为输入来驱动教师模型,生成对应的回应,从而将相应的...
首先,根据大语言模型知识蒸馏的流程,该综述将知识蒸馏分解为了两个步骤: 1.知识获取(Knowledge Elicitation):即如何从教师模型中获取知识。其过程主要包括: a) 首先构建指令来确定要从教师模型中蒸馏的技能或垂直领域的能力。 b) 然后使用种子知识(如某个数据集)作为输入来驱动教师模型,生成对应的回应,从而将相应的...
如下图 1 所示,本文提出的分类法为理解 LLM 的模型压缩方法提供了一个完整的结构化框架。这一探索包括对已有成熟技术的透彻剖析,包括但不限于剪枝、知识蒸馏、量化和低秩因子分解。此外,本文揭示了当前的挑战,并展望了这一发展领域未来潜在的研究轨迹。研究者还倡导社区合作,为 LLM 建立一个具有生态意识、包罗万象...