ChatGPT[3]等LLM采用问答(或指令响应)机制,能够通过“提示工程”提取和格式化知识。为了使这项实证研究对大多数公众有益,将模型限制为浏览器版本的ChatGPT[3],具有默认的生成设置(例如,温度[22]和tokens数量[23]),但提供无限制的免费层使用。如图展示经验蒸馏框架,由三个主要组件组成,即任务工作流、提示工程和执...
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...
这点并不满足:学生与教师模型的输出是由 SoftMax 得到的,并不符合高斯分布。 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...
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...
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...
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...
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
金融界2024年12月9日消息,国家知识产权局信息显示,深圳市金大智能创新科技有限公司申请一项名为“一种结合大语言模型知识蒸馏的伪造信息检测方法”的专利,公开号 CN 119088973 A,申请日期为 2024年11月。 专利摘要显示,本发明公开了一种结合大语言模型知识蒸馏的伪造信息检测方法,包括有S1图像文本特征预处理;S2大语言...
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...