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AdviSD: Learning to Advise Frontier LLMs via Targeted Multi-Turn Self-Distillation
arXiv cs.AI · Veröffentlicht am · 3 Min. Lesezeit
In 30 Sekunden
- Was passiert ist
- AdviSD trains small advisor models to guide frozen large language models using natural-language feedback, selectively learning from corrections based on advice impact magnitude.
- Warum es zählt
- Relevant for engineers building systems where smaller models guide or improve larger model outputs without retraining the main model.
- Achtung
- Method tested only on specific model pairs and benchmarks; generalization to other executor models or domains remains unproven beyond reported transfers.
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- llm
- distill
Die Patterns dahinter
- Reinforcement Learning from Human Feedback
- Memory-Based Learning
- Agentic Context Engineering (Evolving Playbook)
Jedes zeigt, wie die Technik arbeitet, wann sie ihren Aufwand wert ist und wo sie scheitert.
The Agent Architect
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