CLIP-Embed-KD: Computationally Efficient Knowledge Distillation Using Embeddings as Teachers

📄 arXiv: 2404.06170v1 📥 PDF

作者: Lakshmi Nair

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2024-04-09

备注: Short paper - 5 pages; 5 figures

期刊: Extended abstract: 28th IEEE High Performance Extreme Computing Conference (HPEC) 2024 - Outstanding short paper award

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出CLIP-Embed-KD以解决知识蒸馏中的计算效率问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 知识蒸馏 CLIP 多模态学习 嵌入 计算效率 深度学习 视觉模型 语言模型

📋 核心要点

  1. 现有知识蒸馏方法在处理大规模教师模型时计算开销巨大，限制了其应用。
  2. 本文提出通过使用教师模型的嵌入来进行知识蒸馏，从而降低计算复杂度。
  3. 实验结果表明，使用嵌入的知识蒸馏在内存和训练时间上均有显著提升，效果优于传统方法。

📝 摘要（中文）

对比语言-图像预训练（CLIP）已被证明能够提升语言与视觉模型的零-shot泛化能力。本文扩展了CLIP用于高效知识蒸馏，通过利用嵌入作为教师。传统的知识蒸馏框架通常需要通过教师模型进行前向传递，这在参数量达到数十亿或数万亿的情况下往往不可行。在这种情况下，仅使用教师模型的嵌入来指导蒸馏可以显著节省计算资源。我们的初步研究结果表明，基于CLIP的嵌入知识蒸馏在内存使用上节省了$9 imes$，训练时间减少了$8 imes$，超越了全规模知识蒸馏的效果。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在大规模教师模型下，传统知识蒸馏方法计算开销过大的问题。现有方法需要进行多次前向传递，导致效率低下。

核心思路：论文提出利用教师模型的嵌入作为指导，通过这种方式进行知识蒸馏，从而避免了对整个模型的多次前向计算，显著提高了计算效率。

技术框架：整体架构包括教师模型的嵌入提取、学生模型的训练过程以及蒸馏损失的计算。首先从教师模型中提取嵌入，然后利用这些嵌入指导学生模型的学习。

关键创新：最重要的技术创新在于将嵌入作为教师进行知识蒸馏，这一方法在计算效率上与传统方法相比有本质的区别，尤其是在处理大规模模型时。

关键设计：在设计中，选择了合适的嵌入维度和损失函数，以确保学生模型能够有效学习到教师模型的知识。同时，优化了训练过程中的超参数设置，以进一步提升蒸馏效果。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，基于CLIP的嵌入知识蒸馏在内存使用上节省了$9 imes$，训练时间减少了$8 imes$，同时在性能上超越了传统的全规模知识蒸馏方法。这一显著提升表明了该方法在实际应用中的潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括大规模视觉和语言模型的训练，尤其是在资源受限的环境中。通过降低计算需求，CLIP-Embed-KD可以使得更多的研究者和开发者能够利用强大的模型进行实际应用，推动多模态学习的发展。未来，该方法可能在实时系统和边缘计算中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Contrastive Language-Image Pre-training (CLIP) has been shown to improve zero-shot generalization capabilities of language and vision models. In this paper, we extend CLIP for efficient knowledge distillation, by utilizing embeddings as teachers. Typical knowledge distillation frameworks require running forward passes through a teacher model, which is often prohibitive in the case of billion or trillion parameter teachers. In these cases, using only the embeddings of the teacher models to guide the distillation can yield significant computational savings. Our preliminary findings show that CLIP-based knowledge distillation with embeddings can outperform full scale knowledge distillation using $9\times$ less memory and $8\times$ less training time. Code available at: https://github.com/lnairGT/CLIP-Distillation/