arXiv NLP·25 天前★ 3

SAPD 免 rollout 自蒸馏提升数学推理

原文标题:SAPD: Step-Aligned Privileged Distillation

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AI 智能摘要

研究提出步对齐特权蒸馏 SAPD,一种无需 rollout 的自蒸馏方法,把固定示范转化为步对齐的分布监督,用参考解的已知推进过程为每个推理步骤提供针对性特权指导。在数学推理基准上平均优于与标签平滑,与在线策略和自蒸馏相当,训练循环提速约 2 倍,并基本保持域外代码能力。

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问题
在线策略后训练需昂贵rollout,固定示范能否提供有竞争力的离线监督。
方法
提出步对齐特权蒸馏SAPD,用参考解的已知推进过程为每个推理步骤提供针对性分布监督,无需rollout。
结果
数学推理基准上平均优于监督微调与标签平滑,与在线策略强化学习和自蒸馏相当,训练循环提速约2倍,基本保持域外代码能力。
影响
为算力受限的团队提供更省成本的数学推理后训练路径,可替代部分在线RL流程。
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SAPD免rollout自蒸馏,数学推理平均超与标签平滑,训练循环提速约2倍。

  • •提出步对齐特权蒸馏(SAPD),把固定示范转为步对齐的分布监督
  • •核心是用参考解的已知推进过程,为每个推理步骤提供针对性特权指导,而非当作无差别
  • •在数学推理基准上平均优于监督微调与标签平滑,与在线策略强化学习和自蒸馏相当
  • •训练循环相比在线策略基线提速约2倍
  • •基本保持域外代码能力

为什么重要:若固定示范能替代昂贵的在线 rollout,后训练成本结构会改变,对算力受限团队的提升路径有直接影响。

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原始标题:SAPD: Step-Aligned Privileged Distillation
AI 中文标题:SAPD 免 rollout 自蒸馏提升数学推理
来源:arXiv NLP · 发布于 25 天前
分类:学术研究 · AI 重要度:★ 3(3)
标签:知识蒸馏 / 数学推理 / 后训练 / 自蒸馏 / arXiv
关键词:SAPD 蒸馏 / 自蒸馏 / 大模型后训练 / 数学推理 / 免 rollout 训练
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