De petits modèles figés fournissent de meilleurs exemples rejetés pour la distillation de préférences
1 sourcemis à jour il y a 5 jpertinence 3,3 sur5
L’essentiel
Pour des étudiants de 7 à 72 milliards de paramètres, ces rejets demandent moins de calcul d’inférence et donnent des étudiants plus performants que les rejets auto-générés, en code et en raisonnement mathématique.
Propagation1 article, publié par HF Daily Papers le 2 oct..
Les sources
1 article
HF Daily PapersCommunauté : fiche de la sourceSource primaire
Hugging FaceRui Cai, Wenhui Zhu, Xiwen Chen et al.huggingface.co
Smaller Models, Better Rejects: Preference Distillation Scaling (site externe)
Preference distillation typically treats a teacher response as preferred and the student’s own response as rejected.
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