更密集并非更好：在线策略自蒸馏在持续后训练中的局限性

Hugging Face Daily Papers 论文
self-distillation continual-learning post-training on-policy foundation-models

摘要

本文研究了持续后训练中的在线策略自蒸馏，发现它能加速领域内特化，但无法防止遗忘，并且在分布外场景中可能崩溃，这表明仅靠在线策略数据不足以实现持续学习。

持续后训练使基础模型能够获取新知识同时保留现有能力。近期研究表明，在线策略学习可以缓解遗忘，其中在线策略自蒸馏成为一种特别有吸引力的方法。本文通过自蒸馏策略优化（Self-Distillation Policy Optimization, SDPO）重新审视了这一乐观观点。我们的实验表明，当教师信号稳定且良好对齐时，SDPO能加速领域内特化，但难以泛化到分布外场景。在持续后训练中，SDPO表现出更强的遗忘，甚至可能崩溃，而GRPO等在线策略强化学习方法则更保守地适应，更好地保留先前能力。进一步的分析表明，更密集的自蒸馏会导致参数空间和响应空间中的更大漂移，并可能通过自我强化的师生循环放大高频格式化伪影。这些发现表明，仅靠在线策略数据不足以实现持续学习。密集自蒸馏在教师目标稳定且词元级监督可靠时能加速特化，但不应将其视为持续后训练的默认稳定器。我们的代码可在 https://github.com/Moenupa/SDPO-CL 获取。
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缓存时间: 2026/07/03 03:52

Paper page - Denser neq Better: Limits of On-Policy Self-Distillation for Continual Post-Training

来源：https://huggingface.co/papers/2607.01763

摘要

在持续后训练中，同策略自蒸馏虽能加速领域内特化，但无法避免遗忘，且在分布外场景下可能崩溃，这表明仅靠同策略数据不足以支持持续学习。

持续后训练（https://huggingface.co/papers?q=Continual%20post-training）使基础模型能够获取新知识同时保留现有能力。近期研究认为同策略学习（https://huggingface.co/papers?q=on-policy%20learning）可以缓解遗忘，其中同策略自蒸馏（https://huggingface.co/papers?q=on-policy%20self-distillation）成为一种极具吸引力的方法。本文中，我们通过自蒸馏策略优化（https://huggingface.co/papers?q=self-distillation）策略优化（https://huggingface.co/papers?q=policy%20optimization）（SDPO）重新审视了这一乐观观点。实验表明，当教师信号稳定且对齐良好时，SDPO能加速领域内特化，但在分布外场景下难以泛化。在持续后训练（https://huggingface.co/papers?q=continual%20post-training）中，SDPO表现出更强的遗忘甚至崩溃，而同策略强化学习（https://huggingface.co/papers?q=reinforcement%20learning）方法如GRPO（https://huggingface.co/papers?q=GRPO）则更保守地适应，并更好地保留先前能力。进一步分析揭示，密集自蒸馏（https://huggingface.co/papers?q=self-distillation）会在参数空间（https://huggingface.co/papers?q=parameter%20space）和响应空间（https://huggingface.co/papers?q=response%20space）中引发更大漂移，并通过自我强化的师生循环放大高频格式伪影。这些发现表明，仅靠同策略数据不足以支持持续学习（https://huggingface.co/papers?q=continual%20learning）。当教师目标稳定且token级监督可靠时，密集自蒸馏（https://huggingface.co/papers?q=self-distillation）可加速特化，但不应将其视为持续后训练（https://huggingface.co/papers?q=continual%20post-training）的默认稳定器。我们的代码已开源：https://github.com/Moenupa/SDPO-CL。

查看arXiv页面（https://arxiv.org/abs/2607.01763）查看PDF（https://arxiv.org/pdf/2607.01763）项目页面（https://moenupa.github.io/SDPO-CL）GitHub0（https://github.com/Moenupa/SDPO-CL）添加到收藏（https://huggingface.co/login?next=%2Fpapers%2F2607.01763）

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