Multi-Aspect Knowledge Distillation for Language Model with Low-rank Factorization

📄 arXiv: 2604.03110 📥 PDF

作者: Zihe Liu, Yulong Mao, Jinan Xu, Xinrui Peng, Kaiyu Huang

分类: cs.CL

发布日期: 2026-04-06

💡 一句话要点

提出多方面知识蒸馏方法MaKD，提升低秩分解语言模型性能

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 知识蒸馏 语言模型压缩 低秩分解 自注意力机制 前馈网络 多方面学习 模型优化

📋 核心要点

  1. 现有知识蒸馏方法侧重于层间知识传递，忽略了模型内部细粒度信息的对齐。
  2. MaKD方法通过模仿自注意力和前馈模块，从多个角度提取和传递语言知识。
  3. 实验表明，MaKD在参数量相同的情况下，性能优于现有方法，并适用于自回归模型。

📝 摘要（中文）

知识蒸馏是预训练语言模型压缩的有效技术。然而，现有方法仅关注层间的知识分布，可能导致对齐过程中细粒度信息的丢失。为了解决这个问题，我们引入了多方面知识蒸馏（MaKD）方法，该方法更深入地模仿自注意力模块和前馈模块，以捕获不同方面的丰富语言知识信息。实验结果表明，在相同的存储参数预算下，与各种强大的基线相比，MaKD可以实现具有竞争力的性能。此外，我们的方法在蒸馏自回归架构模型方面也表现良好。

🔬 方法详解

问题定义：现有知识蒸馏方法在压缩预训练语言模型时，主要关注模型层之间的知识传递，忽略了模型内部更细粒度的知识信息，例如自注意力机制和前馈网络中的知识。这种简化可能导致学生模型无法充分学习到教师模型的全部能力，尤其是在低秩分解等模型压缩场景下，细粒度信息的损失会更加明显。

核心思路：论文的核心思路是通过多方面知识蒸馏，更全面地将教师模型的知识迁移到学生模型。具体来说，不仅要模仿层间的知识分布，还要深入到自注意力模块和前馈模块，学习这些模块中的知识表示和计算方式。这样可以使学生模型更好地理解语言的各个方面，从而提高模型的性能。

技术框架：MaKD方法的技术框架主要包括以下几个部分：首先，选择一个预训练的教师模型和一个参数量较小的学生模型。然后，在训练过程中，不仅使用传统的知识蒸馏方法（例如，模仿输出分布），还引入了额外的损失函数，用于模仿教师模型中自注意力模块和前馈模块的输出。这些损失函数旨在使学生模型的相应模块尽可能地接近教师模型的输出。最后，将所有损失函数加权求和，用于训练学生模型。

关键创新：MaKD方法的关键创新在于其多方面知识蒸馏的思想。与传统的知识蒸馏方法相比，MaKD不仅关注层间的知识传递，还深入到模型内部的各个模块，学习这些模块中的知识表示和计算方式。这种多方面的学习方式可以使学生模型更全面地学习到教师模型的知识，从而提高模型的性能。

关键设计：在MaKD方法中，关键的设计包括：1) 如何选择需要模仿的模块（例如，自注意力模块和前馈模块）；2) 如何设计损失函数，用于衡量学生模型和教师模型在这些模块上的输出差异；3) 如何设置各个损失函数的权重。论文中可能采用了均方误差、KL散度等损失函数，并根据实验结果调整了各个损失函数的权重。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，MaKD方法在相同的存储参数预算下，与各种强大的基线相比，可以实现具有竞争力的性能。具体来说，MaKD在多个NLP任务上取得了显著的性能提升，并且在蒸馏自回归架构模型方面也表现良好。这些结果表明，MaKD是一种有效的语言模型压缩方法。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要压缩预训练语言模型的场景，例如移动设备、嵌入式系统等资源受限的环境。通过知识蒸馏，可以将大型语言模型的知识迁移到小型模型，从而在保证性能的同时，降低模型的存储空间和计算复杂度。这对于推动自然语言处理技术在实际应用中的普及具有重要意义。

📄 摘要（原文）

Knowledge distillation is an effective technique for pre-trained language model compression. However, existing methods only focus on the knowledge distribution among layers, which may cause the loss of fine-grained information in the alignment process. To address this issue, we introduce the Multi-aspect Knowledge Distillation (MaKD) method, which mimics the self-attention and feed-forward modules in greater depth to capture rich language knowledge information at different aspects. Experimental results demonstrate that MaKD can achieve competitive performance compared with various strong baselines with the same storage parameter budget. In addition, our method also performs well in distilling auto-regressive architecture models.