論文の概要: Not All Disagreement Is Learnable: Token Teachability in On-Policy Distillation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.26844v1
• Date: Tue, 26 May 2026 10:56:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-27 17:51:41.897788
• Title: Not All Disagreement Is Learnable: Token Teachability in On-Policy Distillation
• Title（参考訳）: すべての診断が学べる訳ではない:オンライン蒸留におけるトーケン教育の可能性
• Authors: Yuanyi Wang, Su Lu, Yanggan Gu, Pengkai Wang, Yifan Yang, Zhaoyi Yan, Congkai Xie, Jianmin Wu, Hongxia Yang,
• Abstract要約: 生のKL不一致が学習価値の粗いプロキシであることを示す。 我々はこの局所的な互換性をトークンの教育可能性として定式化する。 軽量なトークン配置選択法であるTeachability-Aware OPDを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.572361799234784
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: On-policy distillation (OPD) trains a student on its own rollouts with token-level teacher supervision. Recent selective OPD methods exploit the non-uniformity of OPD signals by prioritizing high-entropy or high-disagreement tokens. We revisit this principle and ask: which token-level teacher signals are actually learnable? Using a fixed-context diagnostic that measures same-context teacher-student KL reduction, we show that raw KL disagreement is a coarse proxy for learning value. It conflates learnable disagreement, where the teacher assigns corrective mass to the student's top-K candidates, with incompatible disagreement, where the teacher places mass mostly off the student's current support. We formalize this local compatibility as token teachability and show that it better predicts fixed-context improvement than raw KL alone. Motivated by this finding, we propose Teachability-Aware OPD (TA-OPD), a lightweight token-position selection method that applies OPD loss to high-teachability positions without reward models or verifiers. Across Qwen2.5 and Qwen 3 teacher-student settings, TA-OPD often surpasses full-token OPD with only 5% retained tokens and improves over entropy- and divergence-based baselines. Our results reframe selective OPD as selecting learnable teacher signals rather than merely salient tokens.
• Abstract（参考訳）: オンライン蒸留(On-policy distillation、OPD)は、学生にトークンレベルの教師監督を施した独自のロールアウトを訓練する。 近年の選択的PD法は、高エントロピーまたは高分解トークンを優先することで、PD信号の不均一性を利用する。 私たちはこの原則を再検討し、どのトークンレベルの教師信号が実際に学習できるのかを尋ねます。 教師/学生のKL低下を測定する固定コンテキスト診断を用いて、生のKL不一致が学習価値の粗いプロキシであることを示す。 教師が生徒の上位K候補に補正質量を割り当てる学習可能な不一致と、教師が生徒の現在の支持から質量を遠ざける不一致とを混同する。 我々は、この局所的な互換性をトークンの教えやすさとして形式化し、生のKL単独よりも固定コンテキストの改善を予測できることを示す。 この発見に触発されたTA-OPD(Teachability-Aware OPD, Teachability-Aware OPD)を提案する。 Qwen2.5 と Qwen 3 では、TA-OPD はフルトークンの OPD を超え、5% のトークンしか保持せず、エントロピーや分散ベースのベースラインよりも改善されている。 本研究の結果は,有能なトークンではなく,学習可能な教師信号の選択として選択的なPDを再構成した。

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