研究者提出REOPOLD松弛在线策略蒸馏框架
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研究者提出REOPOLD松弛在线策略蒸馏框架
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AI 综述
Jongwoo Ko等研究者提出REOPOLD（松弛式在线策略蒸馏）框架，通过控制教师反馈的应用位置、强度和分配规则变化时机，缓解采样token在线策略蒸馏中的熵坍缩与负迁移问题。 作者称，在多种推理任务上，该方法相比近期后训练基线最高提升12倍样本效率，并可扩展至跨词表蒸馏、自蒸馏与测试时扩展。
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最新进展10月28日 12:00
REOPOLD：用松弛式在线策略蒸馏高效扩展推理能力报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月28日
- arXiv cs.CLREOPOLD：用松弛式在线策略蒸馏高效扩展推理能力
研究者提出 REOPOLD（Relaxed On-Policy Distillation）框架，通过控制教师反馈的应用位置、强度和分配规则变化时机，缓解采样 token 在线策略蒸馏中的熵坍缩与负迁移问题。在多种推理任务上，该方法相比近期后训练基线最高提升 12 倍样本效率，并可扩展至跨词表蒸馏、自蒸馏与测试时扩展。
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