Parameter Efficient Diverse Paraphrase Generation Using Sequence-Level Knowledge Distillation

📄 arXiv: 2404.12596v1 📥 PDF

作者: Lasal Jayawardena, Prasan Yapa

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-04-19

备注: Published in: 2024 5th International Conference on Advancements in Computational Sciences (ICACS) with IEEE

DOI: 10.1109/ICACS60934.2024.10473289

💡 一句话要点

提出基于序列级知识蒸馏的高效多样化释义生成方法

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 自然语言生成 知识蒸馏 释义生成 模型压缩 多样性生成

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在释义生成任务中面临参数庞大和推理时间长的挑战，限制了其在商业应用中的可行性。
  2. 本文提出通过序列级知识蒸馏方法，开发出三种高效的释义生成模型，能够在保持质量的同时提高推理速度和多样性。
  3. 实验结果表明，所提出的模型在体积缩小的情况下，性能仅下降4%，显示出显著的效率提升和实际应用潜力。

📝 摘要（中文）

在过去一年，自然语言生成（NLG）领域经历了快速发展，主要得益于大型语言模型（LLMs）的引入。这些模型在自然语言处理和生成的多个领域表现出色，但在特定领域任务如释义生成中面临挑战。由于参数量庞大，LLMs在商业硬件上的操作困难，推理时间长，导致生产成本高。本文通过应用序列级知识蒸馏方法，开发了三种不同的释义生成模型，能够保持LLM生成释义的质量，同时实现更快的推理时间和多样化的释义生成。人类评估显示，尽管模型体积缩小了1000倍，但性能仅下降4%。该研究为NLG领域提供了更高效、经济的释义生成解决方案。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在释义生成任务中的高参数量和推理时间长的问题，这些问题限制了其在实际应用中的有效性。

核心思路：通过序列级知识蒸馏，将大型语言模型的知识转移到更小的模型中，从而实现高效的释义生成，同时保持生成质量和多样性。

技术框架：整体架构包括三个主要模块：1) 大型语言模型作为教师模型；2) 通过知识蒸馏训练的学生模型；3) 评估模块用于比较生成质量和多样性。

关键创新：最重要的创新在于实现了在保持释义质量的同时，显著降低模型的参数量和推理时间，解决了以往方法中存在的多样性不足的问题。

关键设计：在模型训练中，采用特定的损失函数来优化生成的多样性，并设计了适合的网络结构以支持高效的知识蒸馏过程。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，所提出的模型在体积缩小1000倍的情况下，性能仅下降4%，这表明其在保持生成质量的同时，显著提高了推理速度和多样性，具有较强的竞争力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括在线内容生成、社交媒体文本改写、教育领域的自动化写作辅助等。通过提供高效的释义生成工具，可以降低企业的运营成本，提高内容创作的效率，具有广泛的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Over the past year, the field of Natural Language Generation (NLG) has experienced an exponential surge, largely due to the introduction of Large Language Models (LLMs). These models have exhibited the most effective performance in a range of domains within the Natural Language Processing and Generation domains. However, their application in domain-specific tasks, such as paraphrasing, presents significant challenges. The extensive number of parameters makes them difficult to operate on commercial hardware, and they require substantial time for inference, leading to high costs in a production setting. In this study, we tackle these obstacles by employing LLMs to develop three distinct models for the paraphrasing field, applying a method referred to as sequence-level knowledge distillation. These distilled models are capable of maintaining the quality of paraphrases generated by the LLM. They demonstrate faster inference times and the ability to generate diverse paraphrases of comparable quality. A notable characteristic of these models is their ability to exhibit syntactic diversity while also preserving lexical diversity, features previously uncommon due to existing data quality issues in datasets and not typically observed in neural-based approaches. Human evaluation of our models shows that there is only a 4% drop in performance compared to the LLM teacher model used in the distillation process, despite being 1000 times smaller. This research provides a significant contribution to the NLG field, offering a more efficient and cost-effective solution for paraphrasing tasks.