教師モデルから生徒モデルへの知識蒸留を用いて大規模言語モデルを圧縮します。性能を維持したまま小型モデルをデプロイする場合、GPT-4の能力をオープンソースモデルへ移行する場合、あるいは推論コストを削減する場合に有効です。温度スケーリング、ソフトターゲット、逆向きKLD、ロジット蒸留、MiniLLMのトレーニン…
教師モデルから生徒モデルへの知識蒸留を用いて大規模言語モデルを圧縮します。性能を維持したまま小型モデルをデプロイする場合、GPT-4の能力をオープンソースモデルへ移行する場合、あるいは推論コストを削減する場合に有効です。温度スケーリング、ソフトターゲット、逆向きKLD、ロジット蒸留、MiniLLMのトレーニング戦...
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