KLガイダンスによる層選択を用いた効率的なハイブリッドAttentionモデルの蒸留

この研究は、Kullback-Leiblerダイバージェンスによって誘導される層選択に焦点を当て、知識蒸留を通じてハイブリッドAttentionモデルを最適化する方法を探求しています。このアプローチは、リソースが限られたアプリケーションにとって価値のある、パフォーマンスを維持しながら、より効率的なモデルにつながる可能性があります。

• •ハイブリッドAttentionモデルの蒸留方法を提案。
• •KLダイバージェンスを利用して、情報に基づいた層選択を実現。
• •パフォーマンスを大幅に低下させることなく、効率性の向上を目指す。