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EasyDistill : une boîte à outils complète pour une distillation efficace des connaissances de grands modèles linguistiques

Created by
  • Haebom

Auteur

Chengyu Wang, Junbing Yan, Wenrui Cai, Yuanhao Yue, Jun Huang

Contour

EasyDistill est une boîte à outils complète conçue pour une distillation efficace des connaissances (KD) en boîte noire et en boîte blanche pour les modèles linguistiques à grande échelle (LLM). Elle offre diverses fonctionnalités, notamment la synthèse de données, l'optimisation de l'apprentissage supervisé, l'optimisation du classement et des techniques d'apprentissage par renforcement spécifiquement adaptées aux scénarios de KD. Elle prend en charge les fonctions de KD pour les modèles Système 1 (rapide et intuitif) et Système 2 (lent et analytique). Sa conception modulaire et son interface conviviale permettent aux chercheurs et aux professionnels du secteur d'expérimenter et de mettre en œuvre en toute simplicité des stratégies de KD LLM de pointe. Elle fournit également un ensemble de modèles de distillation performants, de solutions sectorielles basées sur la KD et les jeux de données open source correspondants pour répondre à divers cas d'utilisation, et offre une intégration transparente avec la plateforme d'IA d'Alibaba Cloud (PAI). En conclusion, la boîte à outils EasyDistill rend les techniques avancées de KD pour les LLM plus accessibles et plus efficaces au sein de la communauté du TAL.

Takeaways, Limitations

Takeaways:
Fournir une boîte à outils complète et conviviale pour une distillation efficace des connaissances dans le LLM.
Prend en charge à la fois la boîte noire et la boîte blanche KD.
Intègre diverses stratégies KD (synthèse de données, réglage fin, optimisation du classement, apprentissage par renforcement).
Prend en charge les modèles Système 1 et Système 2.
Fournit des modèles pré-entraînés et des ensembles de données open source.
Intégration avec Alibaba Cloud PAI.
Améliorer l’accessibilité de la technologie KD au sein de la communauté PNL.
Limitations:
L’article ne présente pas de résultats spécifiques de comparaison et d’évaluation des performances.
Une validation supplémentaire de l’évolutivité et de l’applicabilité de la boîte à outils à une variété de LLM est nécessaire.
Certaines parties peuvent dépendre de l’environnement Alibaba Cloud PAI.
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