近年来,大语言模型(LLMs)如GPT-4、Gemini、Claude等迅速崛起,展现出强大的能力。然而,这些模型大多闭源,除了近期的DeepSeek开源模型,其他大部分开源LLMs在性能上存在显著差距。因此,提升开源LLMs及小模型的能力,缩小与闭源大模型的差距,已成为当前研究的热点。本报告将深入探讨大语言模型知识蒸馏的关键问题,包括: (1) 如何有效
知识蒸馏的第一步是生成高质量的“教学数据”,供小模型学习。 数据来源: 80%来自DeepSeek-R1生成的推理数据 20%来自DeepSeek-V3的通用任务数据。 蒸馏数据的生成过程: 规则过滤:自动检查答案正确性(如数学答案是否符合公式)。 可读性检查:剔除语言混合(如中英文混杂)或冗长段落。 模板引导生成:要求DeepSeek-R1按...
在大型语言模型(LLM)主导人工智能发展的当下,模型参数量与推理成本的指数级增长已成为制约技术落地的核心瓶颈。本文提出基于动态知识蒸馏的轻量化范式,通过引入注意力迁移机制与分层蒸馏策略,在保持模型语义理解能力的同时实现参数效率的显著提升。实验表明,该方法在GLUE基准测试中可使学生模型参数量降低78%而性能保留率达...
Bucilua等人(2006年)首次提出了模型压缩,将信息从大型模型或模型集合转移到训练小型模型中,而不会显著降低准确性。 后来Hinton等人(2015年)正式提出为知识蒸馏,小模型从大模型中学习。 知识蒸馏对象由传统深度神经网络(DNNs)到如今的通用大语言模型(LLMs)。 传统知识蒸馏主要从下面几个角度下手:知识类型、蒸馏方案、...
Emory大学的研究团队提出了一种新的方法,通过知识蒸馏技术,将LLMs的强大能力转移到更小、更高效的本地图模型中,以提高TAGs的学习效率。 文本属性图(Text-Attributed Graph, TAG)学习是图神经网络和自然语言处理领域的一个重要交叉点。TAG中的节点通常由文本...
结合DeepSeek-R1 与专用自动驾驶模型(例如 Tesla HydraNet),通过多教师蒸馏融合语言推理与驾驶场景知识,提升学生模型在长尾场景(如施工路段识别)的泛化能力。 四、车端 - 云端协同计算 边缘- 云联合推理 车端部署轻量级蒸馏模型以处理实时任务(诸如目标检测),而复杂决策(例如全局路径规划)则上传至云端大模型进行计算,...
在知识蒸馏里,P 是 teacher 模型的输出,不带参数,Q 是 student 模型的输出,带可优化的参数。 常规来说,我们使用正向 KL,因为正向 KL 可以拆分为: 正向KL 可以拆分为 1)-1* 不变的 P 的 entropy 和 2)P,Q的交叉熵,这样优化正向 KL 相当于优化交叉熵。
基于大语言模型的知识蒸馏 一句话解释:知识蒸馏是一种模型压缩技术(model compression technique),通过让小模型(学生模型)学习大模型(教师模型)的输出或中间表示,以在保持精度的同时减少计算量和存储需求。
基于大语言模型的知识蒸馏 问题提出 1.尽管例如GPT-4和Gemini这种转悠模型能力强大,但是通常伴随着高额的使用费和受限的访问权限。 2.使用这些模型可能涉及数据隐私和数据安全问题。 3.可能并不总是适用于一些横向领域的应用。 KD在LLM中起到三个关键作用:1)主要是增强能力;2)提供传统的压缩效率;3)通过自我生成的...