研究者提出APD改进无标签知识注入
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研究者提出APD改进无标签知识注入
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AI 综述
Hojun Cho等作者提出自适应策略蒸馏方法APD，在无标签、无验证器条件下向学生模型注入知识，称效果较on-policy distillation（OPD）最高提升54.6%。 该方法按token设置门控，在学生与教师差异大的位置同时把采样拉向教师、把训练目标转向前向KL，并随学生学会而撤回干预。据作者报告，APD在QASPER上取得0.558 F1、BioASQ上取得0.486 MRR的最佳成绩。
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最新进展11月4日 13:00
Adaptive-Policy Distillation：信息不对称下的知识注入方法报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月4日
- arXiv cs.CLAdaptive-Policy Distillation：信息不对称下的知识注入方法
研究者提出 Adaptive-Policy Distillation（APD），在无标签、无验证器条件下将知识注入效果较 on-policy distillation（OPD）最高提升 54.6%，在 QASPER 上取得 0.558 F1、BioASQ 上取得 0.486 MRR 的最佳成绩。
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