慢快多教师在线蒸馏法缓解多模态模型能力退化
原文标题：Slow-Fast Multi-Teacher On-Policy Distillation for Capability Preservation
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针对多教师在线策略蒸馏（MOPD）导致学生模型通用能力下降的问题，作者提出 SF-MOPD：用快速模型（直接更新）与慢速模型（学生权重的指数滑动平均）配对，在 log 概率空间剔除使快模型偏离慢模型的分量。实验表明该方法缓解能力干扰，提升多模态专长并减少通用基准退化。
- 问题
- 多教师在线策略蒸馏会让学生模型通用能力退化。
- 方法
- 用快速模型与慢速模型（学生权重 EMA）配对，在 log 概率空间只剔除使快模型偏离慢模型的分量。
- 结果
- 缓解能力干扰，提升多模态专长并减少通用基准退化，未给出具体数字。
- 影响
- 为多教师蒸馏提供保通用能力的训练方案，适合需要合并多领域专家又不想掉基础能力的团队。
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SF-MOPD用快慢模型配对剔除偏离分量，缓解多教师蒸馏中的通用能力退化
- •多教师在线策略蒸馏（MOPD）会让学生模型逐渐偏离初始化，通用能力随位移增大而下降，形成能力干扰
- •直接约束学生靠近初始化会同时抑制领域专长获取
- •SF-MOPD用快速模型（当前学生）与慢速模型（学生权重的指数滑动平均）配对，慢模型作为移动能力参考
- •在log概率空间计算教师诱导更新，仅剔除推动快模型远离慢模型的分量，保留对齐与正交分量
- •多模型规模实验显示：缓解能力干扰、增强多模态专长、降低通用基准平均退化
为什么重要：多教师蒸馏是整合领域专长的常用手段，该方法给出兼顾专长与通用能力的折中方案，对多模态模型后训练有直接参考价值。
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