Synthetic Adaptive Guided Embeddings (SAGE): A Novel Knowledge Distillation Method

📄 arXiv: 2508.14783v1 📥 PDF

作者: Suleyman Olcay Polat, Poli A. Nemkova, Mark V. Albert

分类: cs.LG

发布日期: 2025-08-20

💡 一句话要点

提出SAGE以解决传统蒸馏方法的效率与泛化问题

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

关键词: 知识蒸馏 自适应学习 数据增强 自然语言处理 模型压缩 向量化表示 高效推理

📋 核心要点

  1. 现有的蒸馏方法在计算开销和泛化能力上存在不足，影响了模型的实际应用。
  2. 本文提出了一种自适应蒸馏框架，通过动态生成合成示例来增强训练数据，提升学生模型的学习效果。
  3. 实验结果显示，所提出的66M参数学生模型在多个NLP基准上超越了现有基线，训练效率显著提高。

📝 摘要（中文）

模型蒸馏能够将大规模模型的知识转移到紧凑的学生模型中，从而便于在资源受限的环境中部署。然而，传统的蒸馏方法常常面临计算开销大和泛化能力有限的问题。本文提出了一种新颖的自适应蒸馏框架，动态增强高损失区域的训练数据。通过基于UMAP的降维和最近邻采样，我们的方法识别嵌入空间中的表现不佳区域，并生成针对性的合成示例以指导学生学习。此外，我们引入了一种轻量级的教师-学生接口，绕过教师的输入层，实现对向量化表示的直接蒸馏。实验结果表明，66M参数的学生模型在标准NLP基准上表现优异，QNLI达91.2%，SST-2达92.3%，且训练所需的轮次更少。这些结果突显了基于损失的数据增强和向量化蒸馏在模型压缩中的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决传统蒸馏方法在计算效率和泛化能力上的不足。现有方法在处理高损失区域时缺乏有效的数据增强策略，导致学生模型的学习效果不佳。

核心思路：提出了一种自适应蒸馏框架，动态识别学生模型在嵌入空间中的表现不佳区域，并生成合成示例以指导学习。这种方法旨在通过针对性的数据增强来提升模型的学习能力。

技术框架：整体架构包括数据增强模块和轻量级教师-学生接口。数据增强模块利用UMAP降维和最近邻采样识别高损失区域，而教师-学生接口则绕过教师的输入层，直接对向量化表示进行蒸馏。

关键创新：最重要的创新在于动态生成合成示例的能力和轻量级接口的设计。这与传统方法的静态数据处理和复杂的教师输入层形成了鲜明对比，显著提高了蒸馏效率。

关键设计：在参数设置上，学生模型的参数量为66M，采用了针对性损失函数以优化学习过程。网络结构设计上，轻量级接口确保了蒸馏过程的高效性，减少了不必要的计算开销。

📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的66M参数学生模型在QNLI任务上达到了91.2%的准确率，在SST-2任务上达到了92.3%的准确率，且训练所需的轮次显著减少。这些结果不仅超越了现有基线，还展示了损失感知数据增强和向量化蒸馏的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、计算机视觉等需要模型压缩和高效推理的场景。通过提升模型的学习能力和压缩效率，SAGE方法能够在资源受限的设备上实现更好的性能，具有广泛的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Model distillation enables the transfer of knowledge from large-scale models to compact student models, facilitating deployment in resource-constrained environments. However, conventional distillation approaches often suffer from computational overhead and limited generalization. We propose a novel adaptive distillation framework that dynamically augments training data in regions of high student model loss. Using UMAP-based dimensionality reduction and nearest neighbor sampling, our method identifies underperforming regions in the embedding space and generates targeted synthetic examples to guide student learning. To further improve efficiency, we introduce a lightweight teacher-student interface that bypasses the teacher's input layer, enabling direct distillation on vectorized representations. Experiments across standard NLP benchmarks demonstrate that our 66M-parameter student model consistently matches or surpasses established baselines, achieving 91.2% on QNLI and 92.3% on SST-2, while training with fewer epochs. These results highlight the promise of loss-aware data augmentation and vectorized distillation for efficient and effective model compression.