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研究者提出多教师蒸馏方法CA-MOPD

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AI 综述

Xuanfeng Yang等作者提出能力感知多教师在线策略蒸馏方法CA-MOPD:先合并强化学习专家,得到强学生初始化,再用验证器估计的教师—学生能力差距,调整各领域蒸馏强度。 在数学、代码生成和指令遵循的六个基准上,CA-MOPD平均得分32.22,分别高于朴素MOPD、Open-MOPD和合并初始化0.86、0.83和0.74分。上述结果来自作者在论文中的报告。

AI 根据报道生成 · 59 分钟前更新

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10月21日
  1. arXiv cs.AI
    CA-MOPD:能力感知的多教师在线策略蒸馏方法

    研究者提出能力感知多教师在线策略蒸馏方法 CA-MOPD,先合并强化学习专家得到强学生初始化,再用验证器估计的教师—学生能力差距调整各领域蒸馏强度。在数学、代码生成和指令遵循的六个基准上,CA-MOPD 平均得分 32.22,分别超过朴素 MOPD、Open-MOPD 和合并初始化 0.86、0.83 和 0.74 分。

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