CCL算法解决LLM蒸馏中的教师偏差
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针对大模型蒸馏中教师模型偏差传递的问题，研究人员提出耦合校准与学习算法。该方法在缺乏目标域奖励反馈的情况下，通过Token级分支将教师校准与学生更新耦合，仅利用源问题反馈进行迭代。理论证明，输出学生模型与神谕学生模型的期望平均KL散度以多项式速率收敛至零，从而克服教师偏差。
为什么值得看
解决无目标域反馈时的蒸馏偏差难题，理论保证收敛性。
大模型蒸馏
信源1 家
关键事实
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