Meta开发System 2蒸馏技术,Llama 2对话模型任务准确率接近100%
Meta开发System 2蒸馏技术,Llama 2对话模型任务准确率接近100%研究者表示,如果 Sytem 2 蒸馏可以成为未来持续学习 AI 系统的重要特征,则可以进一步提升 System 2 表现不那么好的推理任务的性能。
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10061 点击 2024-07-14 13:36
研究者表示,如果 Sytem 2 蒸馏可以成为未来持续学习 AI 系统的重要特征,则可以进一步提升 System 2 表现不那么好的推理任务的性能。
《思考快与慢》中人类的两种思考方式,属实是被Meta给玩明白了。
早在 2020 年,陶大程团队就发布了《Knowledge Distillation: A Survey》,详细介绍了知识蒸馏在深度学习中的应用,主要用于模型压缩和加速。随着大语言模型的出现,知识蒸馏的作用范围不断扩大,逐渐扩展到了用于提升小模型的性能以及模型的自我提升。
港大发布通用图基座模型OpenGraph,巧妙从LLM中蒸馏零样本图泛化能力。
在微调大型模型的过程中,一个常用的策略是“知识蒸馏”,这意味着借助高性能模型,如GPT-4,来优化性能较低的开源模型。这种方法背后隐含的哲学理念与logos中心论相似,把GPT-4等模型视为更接近唯一的逻辑或真理的存在。