主要观点总结
本文提出一种评估大语言模型蒸馏程度的方法，通过两个关键指标进行量化评估：响应相似性评估（RSE）和身份一致性评估（ICE）。实验结果表明，大多数知名的大语言模型表现出较高的蒸馏程度。此外，文章也讨论了知识蒸馏的重要性及其在其他领域的应用，以及数据污染、越狱攻击等相关技术。最后，通过一系列实验验证了评估方法的可靠性和有效性。
关键观点总结
关键观点1: 介绍大语言模型蒸馏的评估和量化的重要性。
大语言模型的蒸馏程度对其性能、稳健性和安全性有重要影响，因此对其进行评估和量化至关重要。
关键观点2: 提出两个关键指标：响应相似性评估（RSE）和身份一致性评估（ICE）。
通过这两个指标可以系统地评估大语言模型的蒸馏程度，并揭示模型之间的同质化程度。
关键观点3: 通过实验验证评估方法的有效性。
通过一系列实验，包括身份认知矛盾、多粒度响应相似性分析等，验证了评估方法的有效性。
关键观点4: 讨论相关工作和技术背景。
介绍了知识蒸馏、数据污染和越狱攻击等相关技术及其在大语言模型中的应用和挑战。
关键观点5: 提出对未来工作的展望。
倡导进行更独立的开发，提高大语言模型的稳健性和安全性，并鼓励更多的研究者和开发者参与相关研究和开发。
文章预览
新智元报道 编辑：编辑部 HYZ 【新智元导读】 模型蒸馏也有「度」，过度蒸馏，只会导致模型性能下降。最近，来自中科院、北大等多家机构提出全新框架，从两个关键要素去评估和量化蒸馏模型的影响。结果发现，除了豆包、Claude、Gemini之外，大部分开/闭源LLM蒸馏程度过高。 模型蒸馏是一种将知识从大型语言模型（LLMs）转移到较小模型的技术，旨在创建资源高效且性能卓越的模型。 然而，过度蒸馏可能会导致同质化，降低模型之间的多样性，并削弱它们稳健处理复杂或新任务的能力。这些限制凸显了系统地量化蒸馏过程及其影响的必要性。 来自中国科学院深圳先进技术研究院、北京大学等多家机构的研究者们提出了一个评估和量化模型蒸馏的metric。其方法解决了两个关键方面的问题： 1. 识别身份认知矛盾，以评估模型在感知和表示身
………………………………
