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...
港大等最新《大型语言模型知识蒸馏》综述 本综述深入探讨了大型语言模型(LLMs)领域内的知识蒸馏(KD)技术,突出了KD在将GPT-4等专有巨头的复杂能力转移至LLaMA和Mistral等可访问的开源模型中的关键作用。在不断演变的人工智能领域,这项工作阐明了专有和开源LLMs之间的关键差异,展示了KD如何作为一种重要的渠道,将前者...
知识蒸馏技术可以解决这一问题,它通过利用商业LLM的高性能,将其知识“蒸馏”到更小的开源模型中,从而实现高性能和低成本。近日,由来自不同研究机构的研究者发布了“A Survey on Knowledge Distillation of Large Language Models”综述了LLM知识蒸馏领域的最新研究进展,包括知识提取、模型压缩和垂直领域应用等方面。 论...
问题一:FKL 与 RKL 的特性,需要学生模型输出符合高斯分布,教师模型输出符合混合高斯分布才行。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...
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...
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
尽管模型规模较小,TinyLLM在性能上显著超越了大型教师LLMs。 将推理能力从更强大的大型语言模型(LLMs)转移到较小模型一直具有很大的吸引力,因为较小的LLMs在部署时更加灵活且成本较低。在现有的解决方案中,知识蒸馏因其卓越的效率和泛化能...
这一技术被广泛应用于自然语言处理领域,如机器翻译、文本生成和问答系统等。本文将介绍语言大模型蒸馏的相关知识,探讨其原理和应用。 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...
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...
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...