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大型语言模型与图神经网络相遇于知识蒸馏
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原文中文，约500字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种方法，将大型语言模型（LLMs）的知识提炼为更小、更高效且准确的神经网络，以在资源受限设备上部署模型。通过测试，发现提炼的学生模型准确率优于原始神经网络模型。此研究对自动评分在教育环境中的应用具有潜力。
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关键要点
- 本研究提出了一种方法，将大型语言模型（LLMs）的知识提炼为更小、更高效且准确的神经网络。
- 该方法旨在实现在资源受限设备上部署模型的挑战。
- 使用 LLM 的预测概率训练较小的学生模型，作为教师模型，通过专门设计的损失函数来学习输出概率。
- 测试结果显示，提炼的学生模型在准确率上优于原始神经网络模型。
- 在 7T 数据集上，NN 模型和提炼的学生模型的准确率与教师模型相当。
- 其他数据集显示 NN 模型的准确率显著较低，提炼模型仍能获得更高 12% 的准确率。
- 学生模型的参数大小为 0.1M 至 0.02M，相较于原始模型减小了 100 倍和 10 倍。
- 该研究为自动评分在教育环境中的应用提供了潜力。
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