TAID: Temporally Adaptive Interpolated Distillation for Efficient Knowledge Transfer in Language Models

📄 arXiv: 2501.16937v4 📥 PDF

作者: Makoto Shing, Kou Misaki, Han Bao, Sho Yokoi, Takuya Akiba

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2025-01-28 (更新: 2025-02-27)

备注: To appear at the 13th International Conference on Learning Representations (ICLR 2025) as a Spotlight presentation

💡 一句话要点

提出TAID以解决语言模型蒸馏中的容量差异问题

🎯 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: 知识蒸馏 语言模型 模型压缩 动态插值 模式崩溃 多模态模型 高效AI技术

📋 核心要点

  1. 现有知识蒸馏方法面临教师与学生模型之间的容量差异、模式平均和模式崩溃等挑战，影响了模型压缩的效果。
  2. 本文提出的TAID方法通过动态插值的方式，逐步调整学生模型的分布，使其向教师模型的分布靠拢，有效解决了蒸馏过程中的主要问题。
  3. 实验结果显示，TAID在指令调优和预训练场景下，均在不同模型规模和架构中表现优异，成功开发出两种高效的基础模型。

📝 摘要（中文）

因其庞大的模型规模，因果语言模型在资源受限环境中的部署面临重大挑战。知识蒸馏作为一种有效的模型压缩技术，存在教师模型与学生模型之间的容量差异、模式平均和模式崩溃等问题。为此，本文提出了$ extit{Temporally Adaptive Interpolated Distillation (TAID)}$，通过动态插值学生与教师分布，逐步向教师分布转变，从而有效解决了容量差异和模式崩溃问题。实验结果表明，TAID在多种模型规模和架构下均表现出色，并成功开发了两种高效的基础模型：$ exttt{TAID-LLM-1.5B}$和$ exttt{TAID-VLM-2B}$，推动了更易获取的AI技术的发展。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决因果语言模型在知识蒸馏过程中面临的容量差异、模式平均和模式崩溃等问题，这些问题阻碍了小模型的有效训练和性能提升。

核心思路：TAID通过引入动态插值机制，逐步调整学生模型的分布，使其向教师模型的分布过渡，从而有效避免模式崩溃并缩小容量差距。

技术框架：TAID的整体架构包括三个主要阶段：首先，定义初始的学生和教师分布；其次，利用适应性中间分布进行动态插值；最后，逐步调整学生分布以接近教师分布，确保蒸馏过程的稳定性和有效性。

关键创新：TAID的核心创新在于其动态插值机制，能够有效防止模式崩溃，并在蒸馏过程中平衡模式平均与容量差异，这在现有蒸馏方法中尚属首次。

关键设计：在TAID中，设计了适应性中间分布的插值策略，结合特定的损失函数以优化学生模型的训练过程，确保其在不同阶段的学习效率和效果。具体的参数设置和网络结构设计也经过精心调整，以适应不同规模的模型。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，TAID在多个模型规模和架构下均表现优异，尤其是在指令调优和预训练场景中，相较于基线模型，性能提升显著。例如，$ exttt{TAID-LLM-1.5B}$和$ exttt{TAID-VLM-2B}$模型在各项任务中均超越了传统蒸馏方法，展现出更高的效率和准确性。

🎯 应用场景

TAID的研究成果在多个领域具有广泛的应用潜力，尤其是在资源受限的环境中，如移动设备和边缘计算。通过有效的知识蒸馏，TAID能够帮助开发更小巧且高效的语言模型和多模态模型，从而推动AI技术的普及和应用。

📄 摘要（原文）

Causal language models have demonstrated remarkable capabilities, but their size poses significant challenges for deployment in resource-constrained environments. Knowledge distillation, a widely-used technique for transferring knowledge from a large teacher model to a small student model, presents a promising approach for model compression. A significant remaining issue lies in the major differences between teacher and student models, namely the substantial capacity gap, mode averaging, and mode collapse, which pose barriers during distillation. To address these issues, we introduce $\textit{Temporally Adaptive Interpolated Distillation (TAID)}$, a novel knowledge distillation approach that dynamically interpolates student and teacher distributions through an adaptive intermediate distribution, gradually shifting from the student's initial distribution towards the teacher's distribution. We provide a theoretical analysis demonstrating TAID's ability to prevent mode collapse and empirically show its effectiveness in addressing the capacity gap while balancing mode averaging and mode collapse. Our comprehensive experiments demonstrate TAID's superior performance across various model sizes and architectures in both instruction tuning and pre-training scenarios. Furthermore, we showcase TAID's practical impact by developing two state-of-the-art compact foundation models: $\texttt{TAID-LLM-1.5B}$ for language tasks and $\texttt{TAID-VLM-2B}$ for vision-language tasks. These results demonstrate TAID's effectiveness in creating high-performing and efficient models, advancing the development of more accessible AI technologies.