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Which Skill to Distill? SGUID: Selecting a Compact Skill Bank for Model-Skill Co-Evolution
arXiv cs.AI · 公開日 · 読了3分
30秒で要点
- 何が起きたか
- SGUID method selects which skills to distill into language models, finding that fewer than 25% of retrieved skills provide useful training signals.
- なぜ重要か
- Matters for engineers optimizing LLM training pipelines who use skill distillation to improve model performance on downstream tasks.
- 注意点
- Results shown on specific model families (Olmo, Qwen); generalization to other architectures and whether skill selection overhead justifies gains remains unclear.
- llm
- distill
- inference
この話題の背景にあるパターン
- Agentic Context Engineering (Evolving Playbook)
- Evolutionary Discovery Algorithms
- Cost-Aware Model Selection
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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