MTMS: Multi-teacher Multi-stage Knowledge Distillation for Reasoning-Based Machine Reading Comprehension
Notice bibliographique
Résumé
As the field of machine reading comprehension (MRC) continues to evolve, it is unlocking enormous potential for its practical application. However, the currently well-performing models predominantly rely on massive pre-trained language models with at least several hundred million or even over one hundred billion parameters. These complex models not only require immense computational power but also extensive storage, presenting challenges for resource-limited environments such as online education.Current research indicates that specific capabilities of larger models can be transferred to smaller models through knowledge distillation. However, prior to our work, there were no small models specifically designed for MRC task with complex reasoning abilities. In light of this, we present a novel multi-teacher multi-stage distillation approach, MTMS. It facilitates the easier deployment of reasoning-based MRC task on resource-constrained devices, thereby enabling effective applications. In this method, we design a multi-teacher distillation framework that includes both a logical teacher and a semantic teacher. This framework allows MTMS to simultaneously extract features from different perspectives of the text, mitigating the limitations inherent in single-teacher information representations. Furthermore, we introduce a multi-stage contrastive learning strategy. Through this strategy, the student model can progressively align with the teacher models, effectively bridging the gap between them. Extensive experimental outcomes on two inference-based datasets from real-world scenarios demonstrate that MTMS requires nearly 10 times fewer parameters compared with the teacher model size while achieving the competitive performance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».