情報を最大化するための連想の蒸留を最大限に学ぶ
DSSフレームワークを情報理論的視点から再調査し、情報ボトルネックを使用してモデルの強化を提案しました。
大規模言語モデルの知識蒸留に関する調査
大規模言語モデルの知識蒸留は、オープンソースモデルに高度な能力を伝達し、効率的でアクセス可能なAIソリューションを実現するための重要な手法である。
生徒と教師の蒸留における逸脱について：服従することは得か？
生徒が教師の確率から逸脱し、それでも性能を向上させる方法を解明する。
教師モデルの誤った予測を修正し、適切なデータを選択することによる知識蒸留の改善
教師モデルの誤った予測を修正し、適切なデータを選択することで、学生モデルの性能を向上させる。
知識蒸留における目標指向型トランスフォーマーの活用
教師モデルの各空間成分を学生モデル全体に蒸留することで、学生モデルの表現力を高める。
複数のLLMを用いた相互評価による知識蒸留：間違いから学び推論能力を高める
本稿では、複数の巨大言語モデル（LLM）を用いた新しい知識蒸留手法である「間違いを認識する相互評価型蒸留（MAPD）」を提案する。この手法は、生徒モデルが教師モデルの正解だけでなく、自身の誤りからも学習することを可能にすることで、推論能力の向上を目指す。
より強力な教師モデルからの効率的かつ堅牢な相関マッチングに基づく知識蒸留
本稿では、従来のKLダイバージェンスに基づく知識蒸留が、生徒モデルと教師モデルの出力間の相関関係を十分に捉えられないことに着目し、特に強力な教師モデルを用いた場合に、生徒モデルの精度と汎化能力が低下する問題を指摘しています。この問題に対処するため、ピアソン相関係数とスピアマン順位相関係数を組み合わせた新しい知識蒸留手法であるCMKDを提案し、教師モデルの出力値だけでなく、クラス間の相対的な順位関係も学習することで、より効率的かつ堅牢な知識蒸留を実現しています。
小規模言語モデルの多段階推論能力向上のためのMentor-KD手法
大規模言語モデル（LLM）から小規模言語モデル（LM）へ多段階推論能力を効率的に転移するため、中間規模のタスク特化型モデル「Mentor」を用いた新しい知識蒸留フレームワーク「Mentor-KD」を提案する。
二重 Augmentation を用いた不変表現の蒸留 - 研究中断に関する注記
二重 Augmentation 戦略を用いた新しい知識蒸留手法である Invariant Causal Knowledge Distillation with Dual Augmentation (ICDA) を提案する。これは、教師モデルと生徒モデルの両方に異なる Augmentation を適用することで、より堅牢で汎用性の高い表現の学習を促進する。
不完全なデータからの学習：テキストからSQLへの自動回帰言語モデルの効率的な知識蒸留に向けて
大規模言語モデル（LLM）のテキストからSQLへの変換における知識蒸留において、従来の手法は性能と効率性のバランスに課題があった。本稿では、訓練データに意図的に誤りを導入することで推論時のカスケード効果を模倣し、訓練と推論の差異を効果的かつ効率的に軽減する新しい知識蒸留手法「KID」を提案する。
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