論文の概要: Rubric-based On-policy Distillation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.07396v1
• Date: Fri, 08 May 2026 07:52:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-11 19:43:38.90312
• Title: Rubric-based On-policy Distillation
• Title（参考訳）: ルブリック系オン政治蒸留
• Authors: Junfeng Fang, Zhepei Hong, Mao Zheng, Mingyang Song, Gengsheng Li, Houcheng Jiang, Dan Zhang, Haiyun Guo, Xiang Wang, Tat-Seng Chua,
• Abstract要約: オンライン蒸留(OPD)はモデルアライメントの強力なパラダイムであるが、教師のロジットに依存しているため、ホワイトボックスのシナリオへの適用が制限される。 構造化された意味ルーブリックは教師のロジットに代わるスケーラブルな代替品として機能し,教師が生成した応答のみを用いてOPDを可能にする。 具体的には、ROPDは教師と学生のコントラストからプロンプト固有のルーリックを誘導し、これらのルーリックを使用して学生のロールアウトをオンライン最適化に活用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.11106822527392
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: On-policy distillation (OPD) is a powerful paradigm for model alignment, yet its reliance on teacher logits restricts its application to white-box scenarios. We contend that structured semantic rubrics can serve as a scalable alternative to teacher logits, enabling OPD using only teacher-generated responses. To prove it, we introduce ROPD, a simple yet foundational framework for rubric-based OPD. Specifically, ROPD induces prompt-specific rubrics from teacher-student contrasts, and then utilizes these rubrics to score the student rollouts for on-policy optimization. Empirically, ROPD outperforms the advanced logit-based OPD methods across most scenarios, and achieving up to a 10x gain in sample efficiency. These results position rubric-based OPD as a flexible, black-box-compatible alternative to the prevailing logit-based OPD, offering a simple yet strong baseline for scalable distillation across proprietary and open-source LLMs. Code is available at https://github.com/Peregrine123/ROPD_official.
• Abstract（参考訳）: オンライン蒸留(OPD)はモデルアライメントの強力なパラダイムであるが、教師のロジットに依存しているため、ホワイトボックスのシナリオへの適用が制限される。 構造化された意味ルーブリックは教師のロジットに代わるスケーラブルな代替品として機能し,教師が生成した応答のみを用いてOPDを可能にする。 ROPDは,ルーブリック型OPDの簡易かつ基礎的なフレームワークである。 具体的には、ROPDは教師と学生のコントラストからプロンプト固有のルーリックを誘導し、その後、これらのルーリックを使用して学生のロールアウトをオンラインの最適化のためにスコア付けする。 実証的には、ROPDは、ほとんどのシナリオで高度なロジットベースのOPDメソッドよりも優れており、サンプル効率の最大10倍のアップを実現している。 これらの結果は、ルーブリックベースのPDを、一般的なロジットベースのPDに代わる柔軟なブラックボックス互換の代替品として位置づけ、プロプライエタリでオープンソースのLCM間でスケーラブルな蒸留を行うための、シンプルながら強力なベースラインを提供する。 コードはhttps://github.com/Peregrine123/ROPD_officialで公開されている。

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