Leveraging Distillation Techniques for Document Understanding: A Case Study with FLAN-T5

要約

事業報告書や環境評価などのあまり標準化されていない文書を含む、さまざまな形式のデジタル文書の急増は、文書の理解の重要性が高まっていることを浮き彫りにしています。
大規模言語モデル (LLM) は、さまざまな自然言語処理タスクにわたって優れた性能を示していますが、Document Understanding への直接適用は依然として課題です。
これまでの研究では、この分野における LLM の有用性が実証されてきましたが、LLM は膨大な計算量を必要とするため、効果的に導入することが困難になっています。
さらに、独自の Blackbox LLM はオープンソースの LLM よりもパフォーマンスが優れていることが多く、広範なアクセシビリティに対する障壁となっています。
このペーパーでは、計算上の制限に対処しながら、蒸留手法を活用して大規模な LLM の能力を活用し、文書理解の領域を掘り下げます。
具体的には、独自の LLM ChatGPT から文書理解の知識を FLAN-T5 に抽出する新しいアプローチを紹介します。
私たちの方法論は、効率的な知識の伝達を促進するために、ラベル付けとカリキュラム学習メカニズムを統合しています。
この研究は、リソースを大量に消費する LLM と実際のアプリケーションの間のギャップを埋めるスケーラブルなソリューションを提供することにより、文書理解方法論の進歩に貢献します。
私たちの調査結果は、現実世界のシナリオで洗練された言語モデルの展開を容易にする蒸留技術の可能性を強調し、それによって自然言語処理と文書理解の領域の進歩を促進します。

要約(オリジナル)

The surge of digital documents in various formats, including less standardized documents such as business reports and environmental assessments, underscores the growing importance of Document Understanding. While Large Language Models (LLMs) have showcased prowess across diverse natural language processing tasks, their direct application to Document Understanding remains a challenge. Previous research has demonstrated the utility of LLMs in this domain, yet their significant computational demands make them challenging to deploy effectively. Additionally, proprietary Blackbox LLMs often outperform their open-source counterparts, posing a barrier to widespread accessibility. In this paper, we delve into the realm of document understanding, leveraging distillation methods to harness the power of large LLMs while accommodating computational limitations. Specifically, we present a novel approach wherein we distill document understanding knowledge from the proprietary LLM ChatGPT into FLAN-T5. Our methodology integrates labeling and curriculum-learning mechanisms to facilitate efficient knowledge transfer. This work contributes to the advancement of document understanding methodologies by offering a scalable solution that bridges the gap between resource-intensive LLMs and practical applications. Our findings underscore the potential of distillation techniques in facilitating the deployment of sophisticated language models in real-world scenarios, thereby fostering advancements in natural language processing and document comprehension domains.

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