프롬프트 기반 자연어 생성 모델을 이용한 모델 간 상호 지식 증류 및 데이터 생성 파이프라인

Q: 이 논문에서 정의한 상호 지식 증류란 무엇인가?

상호 지식 증류는 대규모 생성 모델 간에 지식을 상호 전이하는 방식이다. 기존 지식 증류와 달리 교사 모델과 학생 모델의 구분이 명확하지 않으며, 각 모델이 생성한 데이터를 활용하여 서로의 사전훈련 지식을 준사전학습을 통해 증류하여 다운스트림 태스크 성능 향상을 도모한다.

Q: 프롬프트 기반 생성 모델 간 상호 지식 증류는 어떤 효과를 가지는가?

연구 결과, 프롬프트 기반 생성 모델 간 상호 지식 증류는 모델의 규모나 구조에 관계없이 다운스트림 태스크 성능 향상에 효과가 있음을 확인하였다. 특히, 파라미터 수가 적은 모델에서 큰 모델로의 지식 증류도 가능하며, 학습 데이터가 부족한 상황에서도 성능 개선을 기대할 수 있다.

백지수; 방나모; 연희연; 김민주; 구명완

학술대회자료

저자정보: 백지수 (서강대학교) 방나모 (서강대학교) 연희연 (서강대학교) 김민주 (서강대학교) 구명완 (서강대학교)

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프롬프트 기반 자연어 생성 모델(Prompt-based Generative Language Model) 간 상호 지식 증류 파이프라인을 제안한다. 프롬프트 기반 생성 모델로 퓨샷(Few-shot)·제로샷(Zero-shot)으로 다운스트림 코퍼스를 생성하는 한편, 한 모델로부터 ... 전체 초록 보기

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