TeachBack：双向偏好优化改进在线自蒸馏
原文标题：TeachBack: Learning to Teach via Bidirectional Preference Optimization for On-Policy Self-Distillation
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论文提出 TeachBack 框架，用于在线策略自蒸馏（OPSD）：教师模型由同一模型加特权信息（如参考答案）构成。研究发现教师轨迹虽准确，却可能省略探索与自我纠错，不利于学生学习。TeachBack 通过控制注入提示的参考推理后缀长度与提示风格，并用双向成对偏好目标同时优化学生轨迹与教师监督方式。在数学与逻辑推理任务上稳定优于现有 OPSD 方法。
- 问题
- 在线自蒸馏中教师轨迹准确但省略探索与自我纠错，不利于学生学习。
- 方法
- 控制注入参考推理后缀长度与提示风格，用双向成对偏好目标同时优化学生与教师行为。
- 结果
- 在数学与逻辑推理任务上稳定优于现有 OPSD 方法。
- 影响
- 自蒸馏不必只追求教师答案正确，教的方式同样可训练，推理模型训练管线可直接借鉴。
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