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PromptKD: 无监督的视觉语言模型提示蒸馏
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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
研究人员提出了一种名为PromptKD的方法，通过添加少量的提示符令牌并仅调整提示来实现学生友好的知识转移。实验结果表明，PromptKD在性能上达到了最先进水平，并且只添加了教师参数的0.0007%作为提示。这种方法有效地减轻了曝光偏差，提高了性能。
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关键要点
- 大型语言模型的进展引发了对推断成本的担忧，增加了模型压缩研究的需求。
- 知识蒸馏（KD）在生成性语言模型中的研究相对较少。
- PromptKD是一种新的方法，通过提示调整实现学生友好的知识转移。
- PromptKD只需添加少量提示符令牌，并仅调整提示，而无需微调整个教师模型。
- 在使用GPT-2模型系列的实验中，PromptKD达到了最先进的性能。
- PromptKD仅添加了教师参数的0.0007%作为提示，有效减轻了曝光偏差，提高了性能。
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