LLM向け効率的知識蒸留のためのオフロードとKL損失改良

arXiv cs.AI ・ 2026-08-04

原題: Efficient Knowledge Distillation for LLMs: Offline Top-K Logits and a Fused Chunked KL Loss

AI による要約

大規模言語モデルの圧縮において、オフラインのトップKロジットキャッシュと新規の融合チャンク型KL損失を用いることで、教師モデルをメモリから排除しつつ高速な蒸留を実現する手法を提案した。限られたリソース環境下での効率的な小規模モデル育成において重要な貢献となる。

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