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How Much Training-Inference Mismatch Can On-Policy Distillation Tolerate?
arXiv cs.AI · Veröffentlicht am · 3 Min. Lesezeit
In 30 Sekunden
- Was passiert ist
- Researchers measured how much training-inference mismatch on-policy distillation tolerates, finding it handles substantial quantization and asynchronous rollouts without quality loss.
- Warum es zählt
- Engineers optimizing language model training pipelines need this when deciding between cost reduction techniques like FP8 quantization and synchronous versus asynchronous rollouts.
- Achtung
- Mismatch sensitivity varies by model and layer; weight staleness shifts generation prefixes in ways per-token corrections cannot fix; findings are empirical and model-specific.
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Die Patterns dahinter
- Reinforcement Learning from Human Feedback
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- Reinforcement Learning Exploration
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