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Thinking Collapse

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7月14日
09:15
09:15官方账号arXiv cs.LG@Keqin Peng, Chen Li, Yuanxin Ouyang, Yancheng Yuan, Liang Ding
本文发现On-Policy Self-Distillation (OPSD)在复杂推理任务中会导致“Thinking Collapse”,即模型中间推理行为(以epistemic-token密度衡量)显著下降。通过熵梯度分析和token级目标分解,确定该崩溃源于高熵决策点的激进教师梯度。提出自适应双视角OPSD (AD-OPSD),通过冻结基础模型参考先验锚定高风险token。在多个数学基准(如GSM8K、MATH)上,AD-OPSD相比标准OPSD平均准确率提升最高达+4.1%。
论文OPSDAD-OPSDThinking Collapse

推荐理由:这篇论文把OPSD训练时模型思维崩溃的原因和解决方法都讲清楚了,AD-OPSD在数学题上能提4个点,做推理优化的值得看看。
原文
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