什么是自蒸馏:同一模型身兼师生,无需更贵教师模型的训练法
arpit_bhayani · x · 2026-10-28
在流行的蒸馏之外,还有一种巧妙变体——自蒸馏(self-distillation):教师和学生是同一个模型。
做法:让模型解一道题,然后给另一份相同模型副本提供额外信息(标准答案、失败的测试、编译器错误等),这份副本作为教师。再训练学生模型去逐 token 匹配教师的输出,获得比'对/错'更丰富的训练信号,相当于给模型搭了一个 RL 环境。且无需更大更贵的外部教师,成本更低。
权衡:如果训练过程持续奖励直接给出答案,而非检查假设、跑测试、验证结果这类行为,模型可能变得更准更快,却削弱了面对陌生问题时知道何时停下来验证的能力。关键在于训练奖励了什么行为。
核心洞见:自蒸馏能把额外信息转化为更好的训练信号,而不必依赖更强(更贵)的教师。
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