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English(EN) Scaling Reasoning Efficiently via Relaxed On-Policy Distillation

新的REOPOLD框架增强了用于LLM推理的在线策略蒸馏

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了REOPOLD，一个旨在提高在线策略蒸馏（OPD）效率的新框架，用于将推理能力转移到更小的语言模型中。现有的OPD方法在统一信用分配方面存在困难，即反馈被平均分配给所有token，尽管信号的重要性各不相同。REOPOLD通过放宽统一分配、控制反馈的应用和强度，以及在训练过程中调整分配规则来解决这个问题。与各种推理任务上的近期基线相比，该方法显示出显著更高的样本效率，并且可以扩展到跨词汇蒸馏和自蒸馏。 AI

影响 提高了将推理能力转移到更小模型中的效率，可能支持更强大、资源受限的AI应用。

排序理由 该集群包含一篇研究论文，详细介绍了提高LLM推理能力的新方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.CL TIER_1 English(EN) · Jongwoo Ko, Sara Abdali, Young Jin Kim, Tianyi Chen, Pashmina Cameron ·

    通过宽松的On-Policy蒸馏高效扩展推理能力

    arXiv:2603.11137v2 Announce Type: replace-cross Abstract: On-policy distillation (OPD) is a promising approach for transferring reasoning capabilities to capacity-constrained models, yet sampled-token OPD often suffers from entropy collapse and negative transfer. We identify unif…

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