激活条件自蒸馏方法 ACSD
原文标题：Activation-Conditioned Self-Distillation
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论文提出激活条件自蒸馏（ACSD），通过对比在生成预算内到达正确答案的自生成轨迹与其余轨迹的激活，提取引导向量。冻结的基座模型在每个预测位置施加该向量，学生从自身前缀的下一 token 分布中学习，无需参考文本或教师参数更新。在五个模型上，ACSD 在四个数学基准上取得最高平均准确率，DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B 上数学准确率达 71.9%。
- 问题
- 在线自蒸馏中特权信息无法保证长回复的逐 token 有效监督。
- 方法
- 对比生成预算内答对的轨迹与其余轨迹的激活，提取引导向量施加于冻结基座模型，学生从自身前缀分布学习。
- 结果
- 五个模型在四个数学基准上平均准确率最高；DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B 数学 71.9%、LiveCodeBench v6 pass@12 70.9%。
- 影响
- 无需参考文本或教师更新即可蒸馏推理能力，降低后训练数据与算力成本。
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ACSD用正确轨迹与其余轨迹的激活差提取引导向量，DeepSeek-R1-8B数学准确率达71.9%。
- •对比生成预算内到达正确答案的自生成轨迹与其余轨迹的激活，提取引导向量
- •冻结基座模型在每个预测位置施加该向量，学生从自身前缀下一token分布学习
- •无需参考文本，也无需更新教师参数，推理时只用蒸馏后的学生
- •五个模型上四个数学基准平均准确率最高；DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B达71.9%，LiveCodeBench v6 pass@12达70.9%
- •对照的参考条件OPSD基线分别为69.0%与66.3%
为什么重要：省去参考解与教师更新，降低自蒸馏成本，对做推理模型后训练的团队是可复用的轻量方案。
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