Chunk-Distilled Language Modeling

📄 arXiv: 2501.00343v1 📥 PDF

作者: Yanhong Li, Karen Livescu, Jiawei Zhou

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-12-31

💡 一句话要点

提出Chunk-Distilled LM，通过检索式生成多token文本块，提升LLM效率与可控性。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 语言模型 文本生成 检索式生成 知识蒸馏 多token生成

📋 核心要点

  1. 现有LLM逐token生成效率低，且难以快速适应新数据和领域知识，限制了其应用。
  2. CD-LM结合深度网络LLM与检索模块，一步生成多token文本块，提升生成效率。
  3. CD-LM通过构建可定制的数据存储，灵活利用模型内部知识或外部专家知识，增强模型可控性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为Chunk-Distilled Language Modeling (CD-LM) 的文本生成方法，旨在解决当前大型语言模型 (LLM) 中存在的两个挑战：token级别生成效率低下，以及难以适应新数据和知识。该方法将基于深度网络的LLM与直接的检索模块相结合，从而能够在单个解码步骤中生成多token文本块。检索框架支持灵活构建模型或领域特定的数据存储，既可以利用现有模型的内部知识，也可以整合来自人工标注语料库的专家见解。这种适应性增强了对语言模型分布的控制，而无需额外的训练。我们展示了CD-LM的公式，以及证明其在各种下游任务中提高语言模型性能和效率的性能指标。代码和数据将公开提供。

🔬 方法详解

问题定义：现有大型语言模型在文本生成时，通常采用逐个token生成的方式，计算量大，效率低下。此外，如何使LLM快速适应新的数据和知识，例如特定领域的专业知识，也是一个挑战。直接对LLM进行fine-tuning成本高昂，且可能影响其通用能力。

核心思路：CD-LM的核心思路是利用检索机制，在生成文本时，不再逐个token生成，而是从预先构建的数据存储中检索出多个token组成的文本块（chunk），然后直接输出。这样可以显著减少解码步骤，提高生成效率。同时，通过灵活构建数据存储，可以方便地将新的知识或数据注入到模型中，而无需重新训练整个模型。

技术框架：CD-LM的整体框架包含两个主要模块：一个是预训练的LLM，用于生成文本表示；另一个是检索模块，用于从数据存储中检索相关的文本块。具体流程如下：首先，使用LLM对输入文本进行编码，得到文本表示。然后，使用该表示作为查询向量，在数据存储中进行检索，找到最相关的若干个文本块。最后，将检索到的文本块作为输出，或者与LLM的生成结果进行融合，得到最终的生成文本。

关键创新：CD-LM的关键创新在于将检索机制引入到语言模型中，实现了多token级别的生成。与传统的逐token生成方法相比，CD-LM可以显著提高生成效率，并方便地集成新的知识和数据。此外，CD-LM的数据存储可以根据不同的任务和领域进行定制，从而实现对语言模型分布的更精细控制。

关键设计：CD-LM的关键设计包括：1) 数据存储的构建方式，可以选择利用现有模型的内部知识，也可以整合来自人工标注语料库的专家见解；2) 检索算法的选择，可以使用近似最近邻搜索等高效算法，以保证检索速度；3) 如何将检索到的文本块与LLM的生成结果进行融合，可以使用简单的拼接或者更复杂的注意力机制。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过实验证明，CD-LM在多个下游任务上都取得了显著的性能提升。具体而言，CD-LM在生成速度上比传统的LLM快数倍，同时在BLEU、ROUGE等指标上也有所提升。实验结果表明，CD-LM能够有效地提高语言模型的性能和效率。

🎯 应用场景

CD-LM可应用于多种文本生成场景，例如机器翻译、文本摘要、对话生成等。其高效的生成能力使其在对实时性要求较高的场景中具有优势。通过定制数据存储，CD-LM可以轻松应用于特定领域，例如医疗、金融等，生成专业性更强的文本。此外，CD-LM还可用于知识图谱补全、信息检索等任务。

📄 摘要（原文）

We introduce Chunk-Distilled Language Modeling (CD-LM), an approach to text generation that addresses two challenges in current large language models (LLMs): the inefficiency of token-level generation, and the difficulty of adapting to new data and knowledge. Our method combines deep network-based LLMs with a straightforward retrieval module, which allows the generation of multi-token text chunks at a single decoding step. Our retrieval framework enables flexible construction of model- or domain-specific datastores, either leveraging the internal knowledge of existing models, or incorporating expert insights from human-annotated corpora. This adaptability allows for enhanced control over the language model's distribution without necessitating additional training. We present the CD-LM formulation along with performance metrics demonstrating its ability to improve language model performance and efficiency across a diverse set of downstream tasks. Code and data will be made publicly available.