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Mismatch Matters: On-Policy Distillation Beyond Token Agreement
arXiv cs.AI · Veröffentlicht am · 3 Min. Lesezeit
In 30 Sekunden
- Was passiert ist
- Researchers identified a failure mode in on-policy distillation where student models achieve token agreement with teachers while producing globally flawed responses, and proposed TIDE to address token-level mismatches.
- Warum es zählt
- Engineers building LLM post-training pipelines should care when training smaller models to mimic larger ones, especially in mathematical reasoning tasks.
- Achtung
- TIDE was tested only on Qwen3 teacher-student pairs and mathematical reasoning benchmarks; generalization to other domains and model families remains unclear.
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- llm
- post-train
- distill
- token
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