TAID开源 – 高效知识蒸馏方法

TAID（Temporally Adaptive Interpolated Distillation，时间适应插值蒸馏）是一种新型知识蒸馏方法，专为从大型语言模型（LLM）高效转移知识到小型语言模型（SLM）而设计。它通过时间依赖的中间分布动态地在学生和教师分布之间进行插值，解决了由于教师模型和学生模型之间能力差距过大、模式平均和模式崩溃等问题导致的知识转移效率低下问题。研究表明，TAID通过渐进式和自适应的知识转移过程，提升了蒸馏的性能和稳定性，并在指令调整和预训练场景中表现出色。

TAID的特点:

1. 动态插值：使用时间依赖的中间分布，动态地在学生和教师分布之间进行插值。
2. 自适应调整：根据训练进度自适应调整插值参数，从学生初始分布逐渐转向教师分布。
3. 防止模式问题：有效防止模式崩溃和模式平均，这些是传统知识蒸馏的常见挑战。
4. 卓越性能：在指令调整和预训练场景中表现优异，特别是在多个模型大小和架构上达到最先进水平。

TAID的功能:

1. 从教师模型训练学生模型，适用于各种模型大小和架构。
2. 在资源受限的环境中部署高性能、紧凑的模型，例如边缘设备和实时应用。
3. 用于开发视觉语言模型，例如TAID-VLM-2B，在资源受限的环境中提供额外的应用潜力。

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