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利用负样本促进大模型推理能力的蒸馏
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大语言模型(LLMs)在各种推理任务上表现优异,但其黑盒属性和庞大参数量阻碍了它在实践中的广泛应用。特别是在处理复杂的数学问题时,LLMs 有时会产生错误的推理链。传统研究方法仅从正样本中迁移知识,而忽略了那些带有错误答案的合成数据。在 AAAI 2024 上,小红书搜索算法团队提出了一个创新框架,首次提出并验证了负样本在模型蒸馏过程中的价值,构建一个模型专业化框架,除了使用正样本外,还充分利用负样本来提炼 LLM 的知识。该框架包括三个序列化步骤,包括负向协助训练(NAT)、负向校准增强(NCE)和动态自洽性(ASC),涵盖从训练到推理的全阶段过程。一系列广泛的实验,展示了负向数据在 LLM 知识蒸馏中的关键作用。 论文地址:https://arxiv.org/abs/2312.12832
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