DDK: Distilling Domain Knowledge for Efficient Large Language Models
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本文属于LLM系列文章，并基于《DDK: Distilling Domain Knowledge for Efficient Large Language Models》进行翻译。
DDK：为高效的大型语言模型蒸馏领域知识
- 摘要
- 1 引言
- 2 相关工作
- 3 方法
- 4 实验
- 5 结论
摘要
尽管大型语言模型（LLM）在各种应用场景中展现出强大的智能特性，
但它们仍然面临着巨大的计算资源与存储空间的需求。
知识蒸馏（KD）作为一种有效的策略，
通过模仿高性能LLM（教师模式）
将知识迁移到较小规模的LLM（学生模式）
从而提升其性能。
现有的蒸馏技术主要依赖于黑盒模型API
生成高质量的预训练与校准数据集，
或者通过优化损失函数来利用白盒蒸馏方法，
以便更高效地从教师LLM中迁移知识。
然而，
这些方法未能充分考虑师生之间在不同领域间的知识差距。
这种做法导致研究者们过于关注性能差距最小化的特定领域，
而对存在较大差距的领域关注不足，
最终影响整体系统性能。
针对这一问题，
本研究提出了一种新的知识蒸馏框架——DDK。
该框架根据师生之间在不同领域的性能差异
动态调整蒸馏数据集构成比例，
从而实现更加稳定可靠的蒸馏过程。
大量实验结果表明，
DDK显著提升了学生模型的表现能力，
其效果明显优于连续预训练基准方法
以及现有的蒸馏技术
1 引言
2 相关工作
3 方法
4 实验
5 结论
本研究探讨了DDK这一创新性的知识蒸馏方案，在专为大语言模型（LLM）设计的独特框架中实现突破性进展。通过初步研究发现，在LLM蒸馏过程中优化领域数据混合至关重要。为此，我们开发了一种基于领域知识的采样策略——该方法能根据不同领域的特点动态调整采样比例。为了进一步提升蒸馏过程的稳定性与可靠性——我们提出了一个因式光滑更新机制——通过对多个基准数据集的不同师生模型配置进行综合评估——验证了这一创新方案的有效性
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