Rethinking Kullback-Leibler Divergence in Knowledge Distillation for Large Language Models

本文是LLM系列文章，针对《Rethinking Kullback-Leibler Divergence in Knowledge Distillation for Large Language Models》的翻译。

摘要

Kullback-Leiber散度在知识蒸馏（KD）中被广泛用于压缩大型语言模型（LLMs）。与之前的断言相反，即反向Kullback-Leibler（RKL）散度是模式寻求的，因此优于均值寻求的正向Kullback-Leibler（FKL）散度，这项研究从经验和理论上证明，LLM的KD中既没有模式寻求也没有均值寻求性质。相反，RKL和FKL被发现具有相同的优化目标，并且都在足够多的迭代周期后收敛。然而，由于实际限制，LLM很少针对如此广泛的时间段进行训练。同时，我们进一步发现，RKL关注分布的尾部，而FKL关注分布开始时的头部。因此，我们提出了一种简单而有效的自适应Kullback-Leiber（AKL）散度方法，该方法自适应地分配权重以组合FKL和RKL。基于度量和GPT4的评估表明，所提出的AKL在各种任务中都优于基线，并提高了生成响应的多样性和质量。

1 引言

2 相关工作

3 前言和反思

4 方法

5 实验

6 广泛分析

7 结论

这项工作首先证