Feature Alignment and Representation Transfer in Knowledge Distillation for Large Language Models

要約

知識蒸留（KD）は、複雑な教師モデルからよりシンプルな学生モデルに知識を移転するための手法であり、モデルの効率と精度を大幅に向上させます。
画像分類、オブジェクト検出、言語モデリング、テキスト分類、センチメント分析など、さまざまなアプリケーションで実質的な進歩を実証しています。
注意ベースのアプローチ、ブロックごとのロジット蒸留、デカップリングなどのKDメソッドの最近のイノベーションにより、学生モデルのパフォーマンスが改善されました。
これらの手法は、刺激の複雑さ、注意メカニズム、および知識移転を最適化するためのグローバル情報キャプチャに焦点を当てています。
さらに、KDは、精度を維持し、計算オーバーヘッドの削減、推論速度の向上を維持しながら、大きな言語モデルを圧縮するのに効果的であることが証明されています。
この調査では、最新の文献を統合し、知識の蒸留における重要な調査結果、貢献、および将来の方向性を強調して、人工知能と機械学習における進化する役割に関する研究者と実践者に洞察を提供します。

要約(オリジナル)

Knowledge distillation (KD) is a technique for transferring knowledge from complex teacher models to simpler student models, significantly enhancing model efficiency and accuracy. It has demonstrated substantial advancements in various applications including image classification, object detection, language modeling, text classification, and sentiment analysis. Recent innovations in KD methods, such as attention-based approaches, block-wise logit distillation, and decoupling distillation, have notably improved student model performance. These techniques focus on stimulus complexity, attention mechanisms, and global information capture to optimize knowledge transfer. In addition, KD has proven effective in compressing large language models while preserving accuracy, reducing computational overhead, and improving inference speed. This survey synthesizes the latest literature, highlighting key findings, contributions, and future directions in knowledge distillation to provide insights for researchers and practitioners on its evolving role in artificial intelligence and machine learning.

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