kalomaze：上下文学习只是 NTP 副产物，尚无人刻意蒸馏训练步
kalomaze · x · 2026-11-03
kalomaze 在与 Beren Millidge 的讨论中提出：当前的上下文学习（ICL）并非刻意设计，而是下一词预测（NTP）在骨干网络获得更多条件信息时的被动副产物。他称尚未见过有人尝试把分类器在多个独立 SGD/Adam 步（即连续序列训练的不同时点）上的 logits 做蒸馏。在后续补充中他进一步猜想：一个足够深的序列模型或许能模拟受限训练家族的行为，但需要刻意的 KL 蒸馏才能引出「ICL 表现得像对独立样本的训练步」这一现象。
所属事件:研究者激辩：上下文学习是 NTP 副产物，能否替代持续学习(4 条相关)→
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