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Knowledge Distillation During Mid-Training Favors Reasoning over Factual Recall
arXiv cs.AI · Publié le · 3 min de lecture
En 30 secondes
- Ce qui s'est passé
- Standard knowledge distillation during mid-training hurts factual recall in smaller models; Switch Distillation selectively distills only when teacher confidence is high.
- Pourquoi ça compte
- Relevant for engineers training smaller language models via distillation from larger teachers during intermediate training phases on curated data.
- Vigilance
- Results come from controlled experiments; real-world effectiveness across diverse training setups and model scales still needs validation in practice.
- language model
- reasoning
- post-train
- distill
- edge
Les patterns derrière cette actualité
- Agentic Context Engineering (Evolving Playbook)
- Constitutional Classifiers
- Blast-Radius Containment & Autonomy Bounds
Chacun explique le fonctionnement de la technique, quand elle vaut son coût et où elle casse.
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