Core Concepts
문장 수준 지식 증류는 복잡한 시나리오에 더 적합하고, 토큰 수준 지식 증류는 단순한 시나리오에 더 적합하다.
Abstract
이 연구는 문장 수준 지식 증류와 토큰 수준 지식 증류의 성능을 다양한 시나리오에서 체계적으로 분석했다.
주요 결과는 다음과 같다:
학생 모델의 크기가 작을수록, 문장 수준 증류가 더 효과적이다. 학생 모델의 크기가 클수록, 토큰 수준 증류가 더 효과적이다.
텍스트가 복잡할수록, 문장 수준 증류가 더 강점을 보인다. 텍스트가 단순할수록, 토큰 수준 증류가 더 강점을 보인다.
디코딩이 단순할수록(예: 교사 강제 방식), 토큰 수준 증류가 더 효과적이다. 디코딩이 복잡할수록(예: 빔 서치), 문장 수준 증류가 더 효과적이다.
이러한 결과를 바탕으로, 연구진은 문장 수준과 토큰 수준 증류를 동적으로 결합하는 하이브리드 방법을 제안했다. 이 방법은 다양한 시나리오에서 우수한 성능을 보였다.
Stats
학생 모델의 크기가 작을수록 문장 수준 증류가 더 효과적이다.
텍스트가 복잡할수록 문장 수준 증류가 더 강점을 보인다.
디코딩이 단순할수록 토큰 수준 증류가 더 효과적이다.
Quotes
"문장 수준 지식 증류는 복잡한 시나리오에 더 적합하고, 토큰 수준 지식 증류는 단순한 시나리오에 더 적합하다."
"하이브리드 방법은 다양한 시나리오에서 우수한 성능을 보였다."