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Rethinking On-Policy Distillation of Large Language Models II: One Training Example
arXiv cs.AI · 公開日 · 読了3分
30秒で要点
- 何が起きたか
- Researchers show on-policy distillation of language models improves significantly when trained on just one query, recovering most gains from full-dataset training.
- なぜ重要か
- Matters for engineers optimizing LLM training efficiency and post-training workflows where data and compute budgets are constrained.
- 注意点
- The student model still requires hundreds of training steps to absorb supervision, suggesting the bottleneck is learning speed, not data quantity.
- language model
- rag
- distill
- token
この話題の背景にあるパターン
- Agentic Context Engineering (Evolving Playbook)
- Budget-Guarded Autonomy
- Query Transformation Retrieval
各ページで、技術の仕組み、コストに見合う場面、そして破綻する条件を解説しています。
The Agent Architect
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