Awesome-Knowledge-Distillation-of-LLMs学习资料汇总
大语言模型知识蒸馏是一项重要的技术,可以将大型语言模型的能力迁移到更小的模型中。Awesome-Knowledge-Distillation-of-LLMs项目收集了该领域的重要论文和资源,是学习这一技术的宝贵参考。本文将对该项目进行介绍,并汇总相关学习资料。
项目简介
Awesome-Knowledge-Distillation-of-LLMs是GitHub上的一个开源项目,主要收集大语言模型知识蒸馏相关的论文。该项目由来自香港大学、马里兰大学等机构的研究人员维护,持续更新最新研究成果。
项目地址:https://github.com/Tebmer/Awesome-Knowledge-Distillation-of-LLMs
主要内容
该项目将知识蒸馏技术分为三个主要方面:
- 知识蒸馏算法
- 技能蒸馏
- 垂直领域蒸馏
其中知识蒸馏算法又细分为知识提取和蒸馏算法两个步骤。项目收集了每个方面的相关论文,并进行了分类整理。
学习资源
- 综述论文
项目发布了一篇综述论文《A Survey on Knowledge Distillation of Large Language Models》,全面介绍了大语言模型知识蒸馏的研究现状。
论文链接:https://arxiv.org/abs/2402.13116
- 论文列表
项目README中列出了大量相关论文,按照不同类别进行了整理,是很好的学习参考。
- 代码实现
许多论文都提供了开源代码实现,可以在实践中学习。
- 数据集
部分论文还公开了相关数据集,可用于复现实验。
总结
Awesome-Knowledge-Distillation-of-LLMs项目为学习大语言模型知识蒸馏提供了丰富的资源。研究人员和开发者可以通过该项目快速了解该领域的最新进展,并利用相关资源进行学习和实践。随着项目的不断更新,相信会有更多高质量的研究成果被收录其中。
欢迎对大语言模型知识蒸馏感兴趣的读者关注该项目,并为项目贡献更多有价值的内容。让我们共同推动这一重要技术的发展!
