論文の概要: Critique-Guided Distillation: Improving Supervised Fine-tuning via Better Distillation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.11628v1
• Date: Fri, 16 May 2025 18:45:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-20 14:57:10.74884
• Title: Critique-Guided Distillation: Improving Supervised Fine-tuning via Better Distillation
• Title（参考訳）: 批判ガイド付き蒸留-より良い蒸留による微調整の改善-
• Authors: Berkcan Kapusuzoglu, Supriyo Chakraborty, Chia-Hsuan Lee, Sambit Sahu,
• Abstract要約: スペシャリストによるファインチューニング(SFT: Supervised Fine-tuning)は、しばしば模倣問題に悩まされる。 SFTプロセスに教師モデルを生成するための新しいフレームワークであるtextscCritique-Guided Distillation (CGD)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.836107941956211
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Supervised fine-tuning (SFT) using expert demonstrations often suffer from the imitation problem, where the model learns to reproduce the correct responses without \emph{understanding} the underlying rationale. To address this limitation, we propose \textsc{Critique-Guided Distillation (CGD)}, a novel multi-stage framework that integrates teacher model generated \emph{explanatory critiques} and \emph{refined responses} into the SFT process. A student model is then trained to map the triplet of prompt, teacher critique, and its own initial response to the corresponding refined teacher response, thereby learning both \emph{what} to imitate and \emph{why}. Using entropy-based analysis, we show that \textsc{CGD} reduces refinement uncertainty and can be interpreted as a Bayesian posterior update. We perform extensive empirical evaluation of \textsc{CGD}, on variety of benchmark tasks, and demonstrate significant gains on both math (AMC23 +17.5%) and language understanding tasks (MMLU-Pro +6.3%), while successfully mitigating the format drift issues observed in previous critique fine-tuning (CFT) techniques.
• Abstract（参考訳）: 専門家によるデモンストレーションを用いた監視された微調整(SFT)は、しばしば模倣問題に悩まされる。 この制限に対処するために,教師モデルの生成した「emph{explanatory critiques」と「emph{refined response」をSFTプロセスに統合する,新しい多段階フレームワークである「CGD」を提案する。 学生モデルは、プロンプトのトリプルト、教師の批判、およびそれに対応する洗練された教師の反応に対する自身の初期応答をマップするように訓練され、その結果、擬似的に \emph{what} と \emph{why} の両方を学ぶ。 エントロピーに基づく解析により,<textsc{CGD} は洗練の不確かさを低減し,ベイズ的後続更新と解釈できることを示す。 各種ベンチマークタスクにおいて, textsc{CGD} を広範囲に評価し, 算数 (AMC23 + 17.5%) と言語理解タスク (MMLU-Pro + 6.3%) に有意な効果を示した。

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