无需推理轨迹训练专家模型实现领域专家蒸馏
原文标题：Training Specialist Models without Reasoning Trajectories for Domain Expert Distillation
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论文研究当专家模型仅用问答对训练、缺乏显式推理监督时，其生成的推理轨迹由什么决定。作者将学生蒸馏作为无关探针，发现专家优化隐式地从潜在轨迹空间中选择，27组专家-学生对的特化-泛化曲线高度相关。显式控制专家的分布漂移可系统性地在领域精度与通用能力保留间移动权衡，在化学、物理与多语言场景中均成立。
- 问题
- 专家模型仅用问答对训练时，其推理轨迹由什么决定。
- 方法
- 把学生蒸馏当作无关探针，观测专家隐式选择的潜在轨迹分布并显式控制分布漂移。
- 结果
- 27组专家-学生对的特化-泛化曲线高度相关，控制漂移可在领域精度与通用能力间移动权衡。
- 影响
- 提示无金标推理时，调参选择直接决定传给下游模型的监督信号，影响蒸馏数据设计。
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仅用问答对训练的专家模型，其推理轨迹由调优隐式选择，27 组专家-学生特化-泛化曲线高度相关。
- •把学生蒸馏当作无关探针：学生不继承专家的参数化与优化约束，只继承采样出的轨迹。
- •27 组专家-学生对的特化-泛化曲线相关性极强，说明轨迹分布决定下游表现。
- •显式控制专家的分布漂移，可系统性地在领域精度与通用能力保留之间移动权衡。
- •该规律在化学、物理与多语言场景均成立，且跨越不同模型家族。
为什么重要：没有金标准推理监督时，专家训练的调优选择直接决定传给下游的隐式监督，对做领域专家蒸馏的团队是可直接利用的控制杠杆。
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