I Trained Qwen 4B with Distillation to Catch Qwen 27B
이 영상은 270억 파라미터 규모의 Qwen 모델을 사용하여 40억 파라미터 규모의 Qwen 모델을 증류(distillation)하는 세 가지 방법을 실험합니다. 강화학습(RL)으로 58.4%까지 성능을 올렸지만 벽에 부딪힌 40억 모델이 증류를 통해 성능 향상 가능성을 탐색하며, 특히 on-policy distillation이 가장 유망함을 보여줍니다.
핵심 요약
- 강화학습(RL)으로 40억 모델의 성능을 52%에서 58.4%까지 끌어올렸으나 추가 학습에 한계를 보였습니다.
- 증류(distillation)는 270억 모델을 교사(teacher)로 삼아 40억 모델(student)을 학습시키는 방식으로, 최신 방법론은 RL보다 효율적인 컴퓨팅으로 더 높은 성능을 달성할 수 있음을 시사합니다.
- 증류 방법 1: 교사의 답변으로 학습 - 30% 더 짧고 빠른 트랜스크립트로 정확도는 유지했습니다.
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