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How Much Training-Inference Mismatch Can On-Policy Distillation Tolerate?
arXiv cs.AI · Publié le · 3 min de lecture
En 30 secondes
- Ce qui s'est passé
- Researchers found on-policy distillation tolerates substantial training-inference mismatch from quantization and asynchronous rollouts without quality degradation.
- Pourquoi ça compte
- When optimizing language model training costs through FP8 quantization or asynchronous rollouts versus synchronous training.
- Vigilance
- Mismatch tolerance varies by model and layer; weight staleness shifts generation prefixes beyond per-token correction; findings are empirical and model-specific.
- language model
- distill
- quantiz
- inference
- reinforcement learning
Les patterns derrière cette actualité
- Reinforcement Learning from Human Feedback
- Reinforcement Learning from AI Feedback
- Reinforcement Learning Exploration
Chacun explique le fonctionnement de la technique, quand elle vaut son coût et où elle casse.
The Agent Architect
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