論文の概要: Tailoring Teaching to Aptitude: Direction-Adaptive Self-Distillation for LLM Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.22263v1
• Date: Thu, 21 May 2026 10:07:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-22 16:35:42.202398
• Title: Tailoring Teaching to Aptitude: Direction-Adaptive Self-Distillation for LLM Reasoning
• Title（参考訳）: LLM推論のための方向性適応型自己蒸留法
• Authors: Hongbin Zhang, Chaozheng Wang, Kehai Chen, Youcheng Pan, Yang Xiang, Jinpeng Wang, Min Zhang,
• Abstract要約: 我々は,一様教師模倣からエントロピー制御された指向性監視へと特権的な自己蒸留を再構成するtextbfDirection-Adaptive Self-Distillation (textbfDASD)を提案する。 6つの数学的推論ベンチマークで、DASDは強力なRLVRと自己蒸留ベースラインよりも優れたマクロAvg@16を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.384652481442735
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: On-policy self-distillation (OPSD) is an emerging LLM post-training paradigm in which the model serves as its own teacher: conditioned on privileged information such as a reference trace or hint, the same policy provides dense token-level supervision on its own rollouts. However, recent studies show that OPSD degrades complex reasoning by suppressing predictive uncertainty, which supports exploration and hypothesis revision. Our token-level analysis shows that this failure arises from applying a uniform direction of teacher supervision across tokens with different uncertainty levels: conformity to the privileged self-teacher suppresses exploration at high entropy, while deviation from the teacher degrades step accuracy at low entropy. Accordingly, we propose \textbf{Direction-Adaptive Self-Distillation} (\textbf{DASD}), which reframes privileged self-distillation from uniform teacher imitation into entropy-routed directional supervision: high-entropy tokens are pushed away from the privileged teacher to preserve exploration, while low-entropy tokens are pulled toward the teacher to stabilize step-level execution. Across six mathematical reasoning benchmarks, DASD achieves the best macro Avg@16 over strong RLVR and self-distillation baselines. Pass@$k$, reasoning-health, and generalization analyses show that these average gains come from preserving exploration without sacrificing step-level execution.
• Abstract（参考訳）: オンライン自己蒸留(英: On-policy Self-distillation、OPSD)は、モデルが自身の教師として機能する、新たなLCMポストトレーニングパラダイムである。 しかし、最近の研究では、OPSDは、探索と仮説修正を支援する予測の不確実性を抑えることによって、複雑な推論を劣化させることが示されている。 トークンレベルの分析では,教師の指導の均一な方向を異なる不確実性レベルに当てはめることで,教師からの偏差は低いエントロピーでステップ精度を低下させる一方で,特権的自己指導者への適合性は高いエントロピーでの探索を抑制することが示されている。 そこで我々は,一様教師模倣からエントロピー制御された指向性指導への特権的自己蒸留を再構成し,高エントロピートークンを特権教師から引き離して探索を保ちつつ,低エントロピートークンを教師に向かって引き抜いて段階レベルの実行を安定させるような,‘textbf{Direction-Adaptive Self-Distillation}’(\textbf{DASD})を提案する。 6つの数学的推論ベンチマークで、DASDは強力なRLVRと自己蒸留ベースラインよりも優れたマクロAvg@16を達成する。 Pass@k$, reasoning-health, and generalization analysisによると、これらの平均的な利益は、ステップレベルの実行を犠牲にすることなく、探索を保存することによるものである。

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