TAID: Temporally Adaptive Interpolated Distillation for Efficient Knowledge Transfer in Language Models 

  • TAID: Temporally Adaptive Interpolated Distillation for Efficient Knowledge Transfer in Language Models [6.8]
    本稿では,新規な知識蒸留法である$textitTemporally Adaptive Interpolated Distillation (TAID)$を紹介する。 TAIDは,各種モデルサイズおよびアーキテクチャに対して,命令チューニングと事前学習のシナリオにおいて優れた性能を示す。 これらの結果は、TAIDが高性能で効率的なモデルの作成に有効であることを示し、よりアクセスしやすいAI技術の開発を推進している。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 29 Jan 2025 05:51:25 GMT)
  • 「TAID reduces the gap between teacher and student model throughout the training process by dynamically introducing an intermediate teacher that interpolates teacher and student models to provide a target distribution with a modest capability」という蒸留法の提案
  • ニュースリリースは新手法「TAID」を用いた小規模日本語言語モデル「TinySwallow-1.5B」の公開、リポジトリはTinySwallow – a SakanaAI Collection
  • Deepseek R1のようにライセンス上蒸留を許可しているLRM/LLMが出てきたことによるこの手の手法の重要性が上がっているように思う。

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