arXiv stat.ML· Qiwei Di, Xuheng Li, Kaixuan Ji, Chenggong Zhang, Heyang Zhao, Quanquan Gu·· 2026-10-01AI 评分39
理解离策略与在策略蒸馏:不同训练目标的机制解析
Understanding Off- vs On-Policy Distillation: A Tale of Distinct Training Objectives
AI 导读
新研究针对多教师顺序蒸馏,对比了前向与反向 KL 散度对应的离策略与在策略蒸馏(OPD),系统解释了 OPD 的优势与脆弱性机制。研究团队开发了对应算法并证明表格设定下的对数遗憾界,随后扩展至函数逼近。结果显示,反向 KL 在无信息反馈下能更好保留专家偏好,但对低估正确回答的教师更敏感,且在长序列中可能偏向错误前缀。
来源:arXiv stat.ML · arxiv.org