解释器模型:该模型的设计目的是从LLMs中学到足够的信息,并以适合本地图模型输入的方式进行表达。解释器模型通过知识蒸馏(Knowledge Distillation)的方式进行训练,即通过对比LLMs的输出和目标标签,解释器模型逐渐学会如何从文本中提取重要的特征,并将这些特征映射为...
问题二:学生与教师模型的输出的 logits 都是离散的,并不是连续的,所谓的 p 比较小的区域,很可能是没有定义的。 问题三:BERT 的词表大小是 30522,也就是说输出的 logit 是 30522 维度,LLaMa 的词表也不过 32000,为何之前的 BERT 预训练任务的蒸馏用 FKL 就可以,现在的 LlaMa 就需要 RKL? 3.2 实验角度 ...
一、语言大模型蒸馏的原理 语言大模型蒸馏的核心思想是通过将大型模型的知识传授给小型模型,使小型模型在性能上接近大型模型。具体而言,大型模型通常具有较强的语言理解和生成能力,但计算资源消耗较大,难以在资源受限的环境中部署。而小型模型计算资源消耗较少,但性能较差。通过蒸馏,可以将大型模型的知识压缩到小型模型中...
最后,为了促进响应的自动处理,响应格式部分指定了机器可读的格式,例如,“以DOT格式输出新的本体。”注:DOT[24](一种图形描述语言)在本研究中用于描述本体类层次结构,得到主要编程语言的广泛支持。 任务工作流从应用域的种子本体开始,经过一系列提取任务(即概念/层次提取、概念定义提取、概念关系提取和概念属性提取),...
大型语言模型(LLMs)的一般蒸馏流程是一个结构化和有条理的过程,旨在将知识从一个复杂的教师模型转移到一个较不复杂的学生模型。这个流程对于利用像GPT-4或Gemini这样的模型的先进能力,在更可访问且高效的开源对应模型中至关重要。这个流程的概要可以广泛地分为四个不同阶段,每个阶段在知识蒸馏的成功中都扮演着至关...
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...
最近的研究工作致力于将 LLM 与剪枝技术相结合,旨在解决与 LLM 相关的大规模和计算成本。知识蒸馏知识蒸馏(KD)是一种实用的机器学习技术,旨在提高模型性能和泛化能力。该技术将知识从被称为教师模型的复杂模型转移到被称为学生模型的更简单模型。KD 背后的核心思想是从教师模型的全面知识中转化出更精简、更有效的...
LLMs：大型语言模型（LLMs）在文本理解和生成方面表现出色，它们能够深入捕捉文本中的丰富语义信息。这些模型不仅揭示文本的显性内容，如关键词，还捕捉到隐性的语义结构，例如上下文依赖和隐喻。解释器模型：该模型旨在从LLMs中汲取知识，并将其转化为适合本地图模型处理的格式。通过知识蒸馏的过程，解释器模型学习如何从...
三、结论 本文提出的解释引导的LLMs主动蒸馏(ELAD)框架通过解释引导的主动学习方法,显著提高了LLM知识蒸馏的效率。这为大规模语言模型的实际应用提供了新的可能性。 本文转载自NLP PaperWeekly,作者:NLP PaperWeekly
三、从大模型中获取脚本知识 LLMs成本高,需为更小、专业化模型添加语言规划能力。为实现此目标,创建数据集是必要步骤,但以前的数据集不支持特定目标的规划,手动注释成本高。为此,作者使用符号知识蒸馏从LLMs中提取受限制的语言规划数据集。作者使用超生成-过滤框架为受限制的语言规划脚本数据集CoScript构建了高质量的...