arXiv · cs.CL· Yilan Chen·· 17 天前AI 评分40
Reward-Aligned Distillation（RAD）：基于奖励对齐加权蒸馏信号提升 LLM 推理
Reward-Aligned Distillation
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Yilan Chen
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.14572v1
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AI 导读
论文提出 Reward-Aligned Distillation（RAD），一种双层框架，通过预测每个 token 监督信号对学生模型更新后奖励的影响来加权 on-policy 蒸馏信号。在相同训练响应预算下，RAD 在六个竞赛数学基准上比最强基线提升 Qwen3-1.7B（non-thinking）6.5 个百分点、Qwen3-4B-Instruct-2507 2.5 个百分点；在 LiveCodeBench-v6 上，Qwen3-1.7B（non-thinking）与 OLMo3-7B-Instruct 分别达到 54.69% 和 58.67% pass@1，超过最强基线 8.7 和 6.4 个百分点。简化变体 RAD-Simple 在同等预算下取得相近数学准确率。
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