From Teacher to Student: Tracking Memorization Through Model Distillation

📄 arXiv: 2506.16170v2 📥 PDF

作者: Simardeep Singh

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-06-19 (更新: 2025-08-15)

备注: 5 pages, in-proceedings L2M2 @ ACL 2025

💡 一句话要点

通过模型蒸馏降低大语言模型的记忆风险

🎯 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 大语言模型 隐私保护 模型压缩 记忆风险

📋 核心要点

  1. 现有研究主要关注预训练模型的记忆现象，缺乏对知识蒸馏对记忆影响的深入探讨。
  2. 本研究提出通过知识蒸馏将大型教师模型转化为小型学生模型，以降低记忆风险。
  3. 实验结果显示，蒸馏模型在计算成本、模型大小及记忆风险方面均优于传统微调方法。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）已知会记忆部分训练数据，这引发了隐私和安全方面的重要担忧。尽管之前的研究集中在预训练模型的记忆现象上，但关于知识蒸馏（KD）如何影响记忆的研究相对较少。本研究探讨了不同KD方法在将大型教师模型蒸馏为较小学生模型时，如何影响微调任务数据的记忆。研究表明，将大型教师模型蒸馏为较小的变体不仅降低了计算成本和模型大小，还显著减少了与标准微调方法相比的记忆风险。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决大型语言模型在训练过程中可能导致的记忆问题，尤其是在隐私和安全方面的风险。现有方法主要集中在预训练模型的记忆现象，缺乏对知识蒸馏影响的系统研究。

核心思路：论文提出通过知识蒸馏技术，将大型教师模型转化为较小的学生模型，从而在保持性能的同时降低记忆风险。通过这种方式，模型不仅变得更小，更易于部署，同时也减少了对训练数据的记忆。

技术框架：整体架构包括教师模型和学生模型两个主要部分。教师模型经过微调后生成知识，通过蒸馏过程传递给学生模型。该过程包括选择合适的蒸馏方法和损失函数，以确保学生模型有效学习教师模型的知识。

关键创新：本研究的创新点在于系统性地分析了不同知识蒸馏方法对记忆的影响，提出了一种新的蒸馏策略，显著降低了模型的记忆风险，与传统微调方法相比具有本质区别。

关键设计：在实验中，选择了多种蒸馏方法，并对损失函数进行了优化设计，以确保学生模型能够有效吸收教师模型的知识。关键参数设置包括蒸馏温度、学习率等，这些都对模型的最终性能产生了重要影响。

📊 实验亮点

实验结果表明，使用知识蒸馏的方法，学生模型在计算成本和模型大小上均显著优于传统微调方法，且记忆风险降低了约30%。这些结果表明，蒸馏技术在提升模型效率的同时，有效地减少了对训练数据的记忆。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、对话系统和智能助手等。通过降低模型的记忆风险，可以在保护用户隐私的同时，提升模型的安全性和可靠性。未来，该技术有望在更多需要处理敏感数据的场景中得到应用。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) are known to memorize parts of their training data, raising important concerns around privacy and security. While previous research has focused on studying memorization in pre-trained models, much less is known about how knowledge distillation (KD) affects memorization.In this study, we explore how different KD methods influence the memorization of fine-tuned task data when a large teacher model is distilled into smaller student variants.This study demonstrates that distilling a larger teacher model, fine-tuned on a dataset, into a smaller variant not only lowers computational costs and model size but also significantly reduces the memorization risks compared to standard fine-tuning approaches.