09:19官方账号arXiv cs.LG@Zhanming Shen, Jintao Tong, Shaotian Yan, Chen Shen, Hao Chen, Wentao Ye, Xiaomeng Hu, Rui Miao, Haobo Wang, Junbo Zhao, Gang Chen, Jieping Ye研究发现在线自蒸馏(OPSD)在长思维链推理模型上效果有限且破坏推理稳定性。通过分解教师监督信号,发现参考导致的成分驱动死记硬背,而可迁移的问题条件成分被忽略。提出两步解法:首先构建仅参考教师以隔离不可迁移成分,再用点互信息(PMI)过滤掉参考捷径。在4个长思维链模型和2个数据集上,该方法相比基线和标准OPSD均取得一致改进。论文OPSDlong-CoTself-distillation推理模型模型蒸馏推荐理由:这篇论文解决了OPSD在长推理模型上越蒸馏越笨的问题,用PMI过滤器保留思考能力,值得做推理优化的朋友看看。原文
10:46官方账号arXiv cs.LG@Andrei Liviu Nicolicioiu, Mohammad Pezeshki, Aaron Courville一篇论文研究了基于采样示范的在线自蒸馏方法对输出多样性的影响。该方法通过单一模型同时作为教师和学生,教师以正确示范为条件提供密集的token级反馈,在pass@1准确率上表现优异。但论文发现,这会导致推演多样性降低,pass@k曲线变平,即增加推演次数无法提升准确率。作者将原因追溯到自蒸馏设计中的复合偏差:教师在对学生推演评分时以采样到的正确推演为条件,通过模型自身偏见传导反馈。在可控的图路径发现任务和科学问答基准上,自蒸馏模型在平均性能上与强化学习相当或更优,但功能和语义多样性显著下降,在需要多样化策略的分布外场景中失败。论文self-distillation强化学习输出多样性pass@k推理模型推荐理由:这篇论文揭示了自蒸馏方法的一个隐藏缺陷:虽然准确率不错,但多样性会变差,导致复杂推理场景下失效。做RL或推理模型的人值得看看。原文