论同策略蒸馏的几何结构

Hugging Face Daily Papers 论文
on-policy-distillation parameter-space supervised-fine-tuning reinforcement-learning subspace-locking training-dynamics large-language-models

摘要

本文刻画了大语言模型中同策略蒸馏（OPD）独特的参数空间动力学，表明其具有松弛的非主方向更新和子空间锁定特性，从而与监督微调和基于可验证奖励的强化学习区分开来。

同策略蒸馏（OPD）越来越多地被用于改进大语言模型的推理能力，但其训练动态仍未被充分理解。我们刻画了OPD更新在参数空间中的轨迹，并将其与监督微调（SFT）和基于可验证奖励的强化学习（RLVR）进行比较。一套参数空间诊断方法一致地将OPD置于松弛的非主方向区域：与SFT相比，其更新影响更少的权重并更强烈地避开主方向；而与RLVR相比，其约束则不那么严格。除了这种静态局部化，OPD还表现出子空间锁定：其累积更新迅速进入一个狭窄的低维通道。将训练限制在训练早期形成的更新子空间内，能够保持OPD的性能，但会显著降低SFT的表现，表明该锁定子空间在功能上对OPD是充分的。控制实验进一步表明，稀疏化更新token以及将rollout生成移出在线策略（off-policy）会保持秩动态，而将OPD目标与RLVR混合则会改变它们。总体而言，这些结果表明OPD不仅仅是SFT和RLVR之间的一个中间点，而是在参数空间中具有其自身的更新几何结构。
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论文页面 - 关于在线策略蒸馏的几何结构

来源：https://huggingface.co/papers/2606.07082

摘要

在线策略蒸馏展现出独特的参数空间动态特性，其特点包括松弛的主更新和子空间锁定，形成了一种区别于监督微调和带可验证奖励的强化学习的独特几何模式。

在线策略蒸馏 (https://huggingface.co/papers?q=On-policy%20distillation)（OPD）越来越多地被用于改进大语言模型的推理能力，但其训练动态仍未被充分理解。我们描述了OPD更新在参数空间 (https://huggingface.co/papers?q=parameter%20space) 中的轨迹，并将其与监督微调 (https://huggingface.co/papers?q=supervised%20fine-tuning)（SFT）和带可验证奖励的强化学习 (https://huggingface.co/papers?q=reinforcement%20learning)（RLVR）进行了比较。一系列参数空间诊断方法 (https://huggingface.co/papers?q=parameter-space%20diagnostics) 一致地将OPD置于松弛的非主方向（off-principal）区域：与SFT相比，其更新影响更少的权重，并且更强烈地避开主方向；而与RLVR相比，其约束则不那么严格。除了这种静态局部化，OPD还表现出子空间锁定 (https://huggingface.co/papers?q=subspace%20locking)：其累积更新迅速进入一个狭窄的低维通道。将训练限制在训练早期形成的更新子空间 (https://huggingface.co/papers?q=update%20subspace) 内，可以保持OPD的性能，但会显著降低SFT，表明该锁定子空间对OPD在功能上是足够的。控制实验进一步表明，稀疏化更新 token 以及将 rollout 生成切换为离线（off-policy）会保持秩动态 (https://huggingface.co/papers?q=rank%20dynamics)，而将OPD目标与RLVR混合则会改变它们。总的来说，这些结果表明OPD不仅仅是SFT和RLVR之间的中间点，而是会在参数空间 (https://huggingface.co/papers?q=parameter%20space) 中诱导出自身特有的更新几何结构。

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