A Survey on Knowledge Distillation of Large Language Models
本文属于LLM系列文章，对《A Survey on Knowledge Distillation of Large Language Models》的翻译工作。
大型语言模型知识蒸馏研究综述
- 摘要部分
- 引言部分
- 概述部分
- 基于知识蒸馏的算法设计
- 能力蒸馏技术
- 适用于特定领域的垂直蒸馏技术
- 开放性问题分析
- 结论与讨论部分
摘要
在大型语言模型（LLM）时代，知识蒸馏（KD）作为将先进功能从领先的专有LLM（如GPT-4）转移到开源同行LLaMA和Mistral的关键方法，发挥了重要作用。同时，随着开源LLM的蓬勃发展，KD在模型压缩和自我改进方面也展现出不可替代的价值。本文系统性地探讨了KD在LLM领域中的作用，强调了其在向小型模型传授先进知识方面的关键作用，以及在模型压缩和自我改进方面的重要应用。研究以三个核心要素为框架：算法、技能和垂直化，深入研究了KD机制、认知能力的增强及其在不同领域的实际意义。特别值得注意的是，研究揭示了数据增强（DA）与KD之间复杂的相互作用，表明DA在KD框架内作为一种强大的范式，能够有效提升LLM的性能。通过利用DA生成上下文和训练数据，KD突破了传统界限，使开源模型在上下文熟练度、道德一致性及深度语义洞察力等方面接近其专有模型。本文旨在为研究人员和从业者提供一份具有深度的指南，全面概述当前知识蒸馏的方法，并展望未来研究方向。通过缩小专有LLM与开源LLM的差距，这项研究凸显了更易获取、高效且强大的AI解决方案的潜力。同时，我们坚定支持遵守LLM规范使用法律条款，确保KD的道德和合法应用。相关GitHub存储库位于https://github.com/Tebmer/Awesome-Knowledge-Distillation-of-LLMs。
1 引言
2 概述
3 知识蒸馏算法
4 能力蒸馏
5 领域特定垂直蒸馏
6 开放问题
7 结论和讨论
这项研究涵盖了LLM知识蒸馏领域的广泛议题，揭示了该领域中技术发展、应用场景及新挑战的丰富性。在知识蒸馏技术（KD）中，我们强调了KD在促进专有LLM功能民主化应用中的关键作用，从而为构建更加公平的人工智能环境奠定了基础。通过深入研究，我们突显了KD在连接资源受限实体与LLM进展中的关键作用，使受资源限制的实体能够受益于LLM的深刻进步，同时避免了与训练和部署先进模型相关的高昂成本。
在本次探索中，我们系统性地阐述了KD的多方面方法，从算法创新与技能提升到特定领域内的蒸馏技术。每个研究方向都深入揭示了精简蒸馏模型以模仿复杂模型的特性，以及这种简化方式所固有的潜在优势。值得注意的是，在LLM时代，数据增强策略的整合成为提升蒸馏效果的重要策略，这凸显了生成丰富上下文数据与蒸馏过程之间的协同效应。
展望未来，我们正面临多个研究方向的机遇与挑战。随着模型架构与训练方法的快速发展，KD技术面临着更高效率、更透明及更道德的模型构建需求。为了实现这一目标，我们需要持续创新KD技术，特别是在平衡模型保真度、计算效率与道德考量方面取得突破。此外，新兴领域如弱到强泛化、自对准、多模态LLM、实时自适应与个性化服务等对KD的探索，有望进一步拓展蒸馏模型的应用边界。
因此，LLM知识蒸馏正处于关键时刻，其潜力将对未来人工智能发展与应用产生深远影响。正如本研究揭示的那样，研究界在突破KD边界方面的集体努力，将有助于实现人人可及、高效且负责任的人工智能愿景。