从梯度到能力:理解多教师同策略蒸馏
From Gradients to Capabilities: Understanding Multi-Teacher On-Policy Distillation
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AI 导读
研究以 Qwen3-1.7B 和四个同源 RL 教师为对象,分析多教师同策略蒸馏(MOPD)中教师信号如何影响参数变化。发现 loss 平均会隐式加权响应,Adam 一阶矩使教师间参数更新余弦相似度升至 0.83,BF16 舍入掩盖了约 97% FP32 主权重与初始化的差异,仅 7–11% BF16 权重体现变化。
来源:Hugging Face Daily Papers · arxiv.org