Quantification of Large Language Model Distillation

📄 arXiv: 2501.12619v3 📥 PDF

作者: Sunbowen Lee, Junting Zhou, Chang Ao, Kaige Li, Xinrun Du, Sirui He, Haihong Wu, Tianci Liu, Jiaheng Liu, Hamid Alinejad-Rokny, Min Yang, Yitao Liang, Zhoufutu Wen, Shiwen Ni

分类: cs.CL

发布日期: 2025-01-22 (更新: 2025-02-17)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出量化大语言模型蒸馏框架，评估模型同质化程度与身份认知偏差。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大语言模型 模型蒸馏 知识迁移 模型同质化 身份认知 相似性分析 量化评估

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型蒸馏技术可能导致模型同质化，降低模型多样性及处理复杂任务的能力。
  2. 提出一种量化蒸馏框架，通过识别身份认知矛盾和分析多粒度响应相似性来评估蒸馏程度。
  3. 实验表明，多数知名LLM表现出较高蒸馏程度，且基础LLM比对齐LLM的蒸馏程度更高。

📝 摘要（中文）

模型蒸馏是构建大型语言模型（LLMs）的一项基本技术，它将知识从教师模型转移到学生模型。然而，蒸馏可能导致模型同质化，降低模型之间的多样性，并削弱它们稳健处理复杂或新颖任务的能力。这些局限性突显了系统量化蒸馏过程及其影响的需求。在这项工作中，我们提出了一个评估和量化模型蒸馏的框架。我们的方法解决了两个关键方面：（1）识别身份认知矛盾，以评估模型在感知和表示身份相关信息方面的差异；（2）分析模型间的多粒度响应相似性，以衡量同质化的程度。实验结果表明两个关键见解：（1）除了Claude、Doubao和Gemini之外，知名的闭源和开源LLM通常表现出高度的蒸馏程度。（2）基础LLM相比于对齐LLM表现出更高的蒸馏程度。通过提供一种系统的方法来提高LLM数据蒸馏的透明度，我们呼吁开发具有更独立开发和更透明技术报告的LLM，以提高LLM的稳健性和安全性。代码和数据可在https://github.com/Aegis1863/LLMs-Distillation-Quantification获取。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决如何量化大语言模型蒸馏程度的问题。现有方法缺乏对蒸馏过程的系统性评估，无法有效衡量模型同质化程度以及在身份认知方面的偏差，导致对蒸馏过程的理解不足。

核心思路：论文的核心思路是通过分析模型在身份认知上的矛盾以及模型间响应的相似性来量化蒸馏程度。如果模型在身份认知上存在更多矛盾，且模型间的响应越相似，则认为蒸馏程度越高。这种方法能够更全面地评估蒸馏对模型行为的影响。

技术框架：该框架包含两个主要模块：（1）身份认知矛盾识别模块，用于评估模型在处理身份相关信息时的差异；（2）多粒度响应相似性分析模块，用于衡量模型间响应的相似程度。这两个模块的结果共同构成对模型蒸馏程度的量化指标。

关键创新：该方法的主要创新在于提出了一个系统性的框架来量化大语言模型的蒸馏程度，并从身份认知和响应相似性两个维度进行评估。与以往研究主要关注模型性能不同，该研究更关注蒸馏对模型行为和多样性的影响。

关键设计：在身份认知矛盾识别模块中，设计了特定的提示词和评估指标来衡量模型在处理不同身份相关信息时的差异。在多粒度响应相似性分析模块中，采用了多种相似性度量方法，并考虑了不同粒度的响应信息，以更全面地评估模型间的相似程度。具体的参数设置和损失函数等技术细节在论文中进行了详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，多数知名的闭源和开源LLM（除Claude、Doubao和Gemini外）表现出较高的蒸馏程度。此外，基础LLM相比于对齐LLM表现出更高的蒸馏程度。这些发现揭示了当前LLM发展中存在的同质化问题，并为未来的模型开发提供了重要参考。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于评估和优化大语言模型的蒸馏过程，帮助开发者构建更具多样性和鲁棒性的模型。同时，该方法也可用于评估不同模型的独立性，为模型选择和集成提供参考。未来，该研究可扩展到评估其他知识迁移技术对模型行为的影响。

📄 摘要（原文）

Model distillation is a fundamental technique in building large language models (LLMs), transferring knowledge from a teacher model to a student model. However, distillation can lead to model homogenization, reducing diversity among models and impairing their ability to robustly handle complex or novel tasks. These limitations underscore the need to systematically quantify the distillation process and its impact. In this work, we propose a framework to evaluate and quantify model distillation. Our method addresses two key aspects: (1) Identifying identity cognition contradictions to assess discrepancies in how models perceive and represent identity-related information, and (2) Analyzing multi-granularity response similarities across models to measure the extent of homogenization. Experimental results demonstrate two key insights: (1) Well-known closed-source and open-source LLMs usually exhibit high distillation degrees, except for Claude, Doubao, and Gemini. (2) Base LLMs show higher distillation degrees compared to aligned LLMs. By offering a systematic approach to improve the transparency of LLM data distillation, we call for LLMs with more independent development and more transparent technical reports to improve LLMs' robustness and safety. The code and data are available under https://github.com/Aegis1863/LLMs-Distillation-Quantification.