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English(EN) TraceForge: Distilling with Your Own Thinking

TraceForge 生成合成推理数据以提升 LLM 性能

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

研究人员开发了 TraceForge，一种用于生成模拟目标模型推理风格的合成训练数据的新颖方法。该方法绕过了某些前沿 AI 实验室对其专有输出来进行训练的限制。TraceForge 使用两阶段的监督和对抗过程，从上下文和教师答案中创建推理轨迹，达到了很高的真实性分数。当应用于编码基准测试时，与使用教师模型自身的推理相比，使用 TraceForge 生成的数据进行训练显著提高了在 HumanEval+ 和 MBPP+ 上的性能。 AI

影响 通过合成目标模型的风格的推理轨迹，实现更高效、合法的 LLM 训练。

排序理由 该集群描述了一篇详细介绍用于 LLM 生成合成训练数据的新颖方法的最新研究论文。

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TraceForge 生成合成推理数据以提升 LLM 性能

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报道来源 [2]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Yan Wang ·

    TraceForge：用你自己的思考进行蒸馏

    arXiv:2610.29680v1 Announce Type: cross Abstract: Using an LLM to generate training data for another is among the most general ways to train one, and it remains common practice. Some frontier teams have closed that route for their own models: what comes back is an answer, or a sh…

  2. Hugging Face Daily Papers TIER_1 English(EN) ·

    TraceForge：用你自己的思考进行蒸馏

    The study proposes a two-stage supervised and adversarial method to synthesize reasoning traces matching a student model's style from teacher answers, improving coding benchmarks without relying on hidden outputs.

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