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

因果语言模型展示了令人瞩目的能力，但其规模在资源受限的环境中部署时带来了重大挑战。知识蒸馏是一种广泛使用的将大型教师模型的知识转移到小型学生模型的技术，为模型压缩提供了一种有前途的方法。然而，一个重要的问题仍然存在：教师和学生模型之间的显著差异，包括巨大的容量差距、模式平均和模式崩溃，这些都在蒸馏过程中构成了障碍。为了解决这些问题，我们引入了《时间自适应插值蒸馏（TAID）》，这是一种新颖的知识蒸馏方法，它通过自适应中间分布动态地插值学生和教师的分布，逐渐从学生的初始分布向教师的分布转移。我们提供了理论分析，证明了TAID防止模式崩溃的能力，并通过实验证明了它在解决容量差距的同时平衡模式平均和模式崩溃的有效性。我们的全面实验表明，TAID在指令调优和预训练场景中，不同模型大小和架构下都表现出优越的性能。此外，我们通过开发两种最先进的紧凑型基础模型来展示TAID的实际影响：用于语言任务的《TAID-LLM-1.5B》和用于视觉-语言任务的《TAID-VLM-2B》。这些结果表明，TAID在创建高性能和高效模型方面非常有效，推动了更易获取的人工智能技术的发展。

该论文试图解决大型因果语言模型在资源受限环境中部署的挑战，特别是通过知识蒸馏技术来压缩模型时遇到的问题，如容量差距、模式平均和模式崩溃。这是一个亟待解决的问题，因为尽管大型模型表现出色，但其尺寸使其难以在许多实际应用中使用。

论文提出了一种名为‘时适应插值蒸馏（TAID）’的新方法，通过动态插值学生和教师模型的分布，逐渐从学生的初始分布转向教师的分布，从而有效解决了容量差距、模式平均和模式崩溃的问题。这种方法相比现有技术更具创新性，因为它引入了自适应中间分布的概念，以更灵活地调整学生模型的学习过程。

论文展示了TAID在不同模型大小和架构上的优越性能，并开发了两个最先进的紧凑型基础模型：TAID-LLM-1.5B用于语言任务，TAID-VLM-2B用于视觉-语言任务。实验设计涵盖了指令调优和预训练场景，使用了多种数据集。此外，作者还提供了开源代码，便于其他研究者复现结果并进一步探索。

近期在这个领域内，有几项相关研究值得关注，例如《DistilBERT: A Lighter BERT》, 《TinyBERT: Distilling BERT for Natural Language Understanding》, 和《MobileBERT: A Compact Task-agnostic BERT for Resource-Limited Devices》。这些研究同样致力于通过不同的蒸馏技术和模型压缩方法来提高模型效率和适用性。