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实体 Importance-Weighted On-Policy Distillation

Importance-Weighted On-Policy Distillation

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  1. TOOL · CL_104687 ·

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    研究人员在 On-Policy Distillation (OPD) 中发现了一个位置偏差问题,OPD 是一种用于提高强化学习效率的方法。他们发现 OPD 的标准 KL 目标统一加权所有 token,但更长 rollout 中的后期 token 会降低监督质量。这导致性能与仅使用初始 30% 的 token 相当,而最后 30% 的 token 学习效果甚微。为了解决这个问题,该团队开发了 Importance-Weighted On…