研究者提出AP-OPD改进在线策略蒸馏
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研究者提出AP-OPD改进在线策略蒸馏
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AI 综述
Guangyu Liu等作者提出自适应回拉在线策略蒸馏方法(AP-OPD),针对在策略蒸馏中正log-ratio惩罚无法区分持续高惩罚与突增的问题,在检测到惩罚跃变时以前一token块为局部参考,统一缩放后续块的监督系数,使加权平均惩罚与前一块的原始均值对齐,无需额外强度常数。 据该研究,该方法在数学推理与代码生成任务上均取得性能提升。
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最新进展10月21日 12:00
Adaptive Pullback:在策略蒸馏中于惩罚跃变处重新加权监督报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
10月21日
- arXiv cs.AIAdaptive Pullback:在策略蒸馏中于惩罚跃变处重新加权监督
针对在策略蒸馏(OPD)中正 log-ratio 惩罚无法区分持续高惩罚与突增的问题,研究者提出 AP-OPD,在检测到惩罚跃变时以前一 token 块为局部参考,统一缩放后续块的监督系数,使加权平均惩罚与前一块的原始均值对齐,无需额外强度常数。该方法在数学推理与代码生成任务上均取得性能提升。
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