Mind's Mirror: Distilling Self-Evaluation Capability and Comprehensive Thinking from Large Language Models

Concepts de base

Large language models can be distilled into small language models by incorporating self-evaluation capability and comprehensive thinking, improving performance in resource-constrained environments.

Résumé

The content discusses the challenges of deploying large language models (LLMs) in resource-constrained environments due to their scale and computational demands. It introduces a methodology to distill self-evaluation capability and comprehensive thinking from LLMs into small language models (SLMs) to enhance their performance. The method involves generating diverse CoTs and self-evaluation outputs from LLMs, training SLMs with multi-task learning, and conducting experiments on three NLP benchmarks to validate the effectiveness of the approach.
Abstract:

LLMs have advanced in natural language processing.
Challenges in practical deployment due to scale and computational demands.
Proposed methodology for distilling self-evaluation capability and comprehensive thinking into SLMs.
Experiments show improved performance of distilled SLMs.
Introduction:

Increase in parameters of LLMs leading to successes in NLP.
Challenges in practical application, especially in resource-limited environments.
Various studies focus on compressing LLMs into SLMs using knowledge distillation techniques.
Introduction of chain-of-thought (CoT) distillation method.
Data Extraction:

"Large language models are few-shot learners."
"Self-consuming generative models go mad."

Stats

"Large language models are few-shot learners."
"Self-consuming generative models go mad."

Citations

"Large language models are few-shot learners."
"Self-consuming generative models go mad."

Idées clés tirées de

Mind's Mirror

by Weize Liu,Gu... à arxiv.org 03-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2311.09214.pdf

Questions plus approfondies

How can the proposed methodology address biases inherited by SLMs from LLMs?

提案された方法論は、SLMがLLMから受け継いだバイアスにどのように対処できるでしょうか？
提案された方法論では、自己評価能力をSLMsに伝達することで、SLMsが誤った推論や幻想を減らす基盤を築くことが重要です。これにより、LLMから引き継いだバイアスや偏見を修正し、より客観的な結果を得ることが可能となります。また、多様なCoTsおよびそれに対応する自己評価出力の導入により、モデルはさまざまな推論プロセスや内省的能力を学ぶことができます。この包括的なアプローチは、バイアスの影響を最小限に抑えてモデルのパフォーマンス向上に貢献します。

What are the implications of relying on closed-source LLMs for distillation methods?

閉じられたソースLLMs（Large Language Models）への依存は精製手法にどのような意味合いがありますか？
閉じられたソースLLMsへの依存はいくつかの重要な考慮事項を含んでいます。第一に、ライセンシングや利用条件への遵守が必要です。閉じられたソースモデルから得られる情報やデータは厳密な制約下で使用しなければならず、その使用法も制限されています。第二に、「ブラックボックス」性質が問題視される可能性があります。閉じられたソースモデルでは内部動作メカニズムやトレーニングプロセス等詳細情報が不透明である場合もあります。したがって，その信頼性，公平性，およびエチカ面全般 の確保 ー も非常 ー 重要です。

Can learning more CoTs replace the need for teaching self-evaluation capabilities?

コット数 を増加させること 自己 評価能 力 の教育 必 要 性 を代替する
「10 CoT」という設定でも、「5 CoTs w/ Self-Evaluation」メソッド の パフォーマン ス 上昇率
比較してみました。「10 CoT」では、「5 CoTs w/ Self-Evaluation」以上効果 的 結 果 得 る
マージナ ル 利 益 非 常 小さい 。そして 「10 CoT」 の パフォーマン ス 「5 C o Ts w / Se l f -Eva lu a t i o n
以下 。従って, 我々 提 案 方 法 自 己 評価 教育 不可欠 役割 コット 数 追 加 学 習 可否 問題 解決 方法
返答 全体 的 成果 向上 実現 可能 性 示唆しました。