Ask-to-Distill 提出合成问题优化在线策略蒸馏
原文标题：Ask to Distill: Learning to Synthesize Data for On-Policy Distillation
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论文提出 Ask-to-Distill 框架，将合成问题视为分布诱导器，用冻结师生对计算分布替代信号来评估问题价值，无需参考答案或正确性奖励。生成的题目经筛选去重后构成提示库用于标准在线策略蒸馏。在数学推理、代码生成和智能体任务上平均表现优于未优化提示与 KL 过滤真实问题。
- 问题
- 在线策略蒸馏中，如何在没有参考答案的情况下判断合成问题是否有价值。
- 方法
- 用冻结师生对计算分布替代信号作为问题价值奖励，优化出题器并筛选去重成提示库。
- 结果
- 在数学推理、代码生成与智能体任务上平均表现优于未优化提示与 KL 过滤真实问题。
- 影响
- 降低蒸馏对真实标注题库的依赖，为小模型对齐提供更省数据的出题流水线。
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