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研究者提出SynthSelf小模型持续后训练方法

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AI 综述

研究者提出一种名为 SynthSelf(合成自蒸馏)的小模型持续后训练方法。据作者介绍,该方法把 SDFT 的分布内改写任务交给同族、略大的对齐模型完成,并结合离策略监督与拒绝采样提供监督信号。 在 4 个能力获取数据集和 14 个知识保留基准上,SynthSelf 在 3 种小模型规模下持续优于包括离策略与在策略蒸馏在内的 6 种方法。上述结果来自作者在论文中的报告。

AI 根据报道生成 · 1 天前更新

报道时间线

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10月12日
  1. arXiv cs.AI
    SynthSelf:用合成自蒸馏实现小模型持续后训练

    针对小模型难以进行持续后训练的问题,研究者提出合成自蒸馏(SynthSelf),将 SDFT 的分布内改写任务外包给同族、略大的对齐模型,并结合离策略监督与拒绝采样提供高质量监督。在 4 个能力获取数据集和 14 个知识保留基准上,SynthSelf 在 3 种小模型规模下持续优于包括离策略与在策略蒸馏在内的 6 种方法。

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