論文の概要: PowerOPD: Stabilizing On-Policy Distillation with Bounded Power Transformation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.17199v1
• Date: Mon, 15 Jun 2026 18:37:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-17 17:15:32.103514
• Title: PowerOPD: Stabilizing On-Policy Distillation with Bounded Power Transformation
• Title（参考訳）: PowerOPD: 境界電力変換によるオンライン蒸留の安定化
• Abstract要約: 大規模言語モデルに対する標準オンライン蒸留 (OPD) は, 実際に厳しい訓練病理に苦しむことを示す。 PowerOPD は、Alpha > 0 でパラメータ化された Box-Cox 電力変換の符号一貫性の報酬であり、対数比は退化 α -> 0 の極限である。 ベンチマーク平均のAvg@8/Pass@8はバニラPDで+6.37/+5.71、ポストホック安定化で+3.01/+3.54、フルボキャブラリPDで+2.59/+8.90となる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.919178151901573
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Standard on-policy distillation (OPD) for large language models estimates the reverse-KL objective using student-sampled tokens, yielding an unbiased single-sample Monte Carlo estimator that avoids vocabulary-wide computation. However, we show that this estimator suffers from severe training pathologies in practice: sample inefficiency, unstable generation dynamics, and a substantial performance gap compared to exact full-vocabulary OPD. Reward-level diagnosis traces these pathologies to the log-ratio reward, which is unbounded by construction, producing extremely high-variance gradients concentrated at early positions and persisting throughout training; standard post-hoc scaling fail as they operate only after this distortion occurs. To solve this problem, we propose PowerOPD: a family of natively bounded, sign-consistent rewards from the Box-Cox power transformation, parameterized by alpha > 0, of which the log-ratio is the degenerate alpha -> 0 limit. Across six mathematical reasoning benchmarks and four Qwen3 teacher-student pairs, PowerOPD achieves benchmark-averaged Avg@8/Pass@8 gains of up to +6.37/+5.71 over vanilla OPD, +3.01/+3.54 over post-hoc stabilization, and +2.59/+8.90 over full-vocabulary OPD, while reducing wall-clock time by 59.2% and peak GPU memory by 23.1%. Larger alpha generally improves accuracy, consistently shortens responses, and keeps gradient norms more than 3,000x smaller than vanilla OPD.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルの標準的なオンライン蒸留(OPD)は、学生サンプルトークンを用いて逆KLの目的を推定し、語彙全体の計算を避ける単一のサンプルモンテカルロ推定器を生成する。 しかし,本推定装置は,サンプルの非効率性,不安定な生成ダイナミクス,フルボキャブラリ OPD と比較した場合の実質的な性能差など,訓練の難しさに悩まされている。 リワードレベルの診断は、これらの病理をログ比の報酬に辿り着くが、これは建設によって束縛されず、初期の位置に集中し、トレーニングを通して非常に高分散勾配を生じさせ、標準のポストホックスケーリングは、この歪みが発生した後にのみ実行されるため失敗する。 この問題を解決するために、我々は、Alpha > 0 でパラメータ化された Box-Cox のパワー変換から、ネイティブに有界で符号一貫性のある報酬の族である PowerOPD を提案し、この対数比は退化 α -> 0 の極限である。 PowerOPDは6つの数学的推論ベンチマークと4つのQwen3教師/学生ペアで、ベンチマーク平均のAvg@8/Pass@8ゲインをバニラOPDで+6.37/+5.71、ポストホック安定化で+3.01/+3.54、フルボキャブラリOPDで+2.59/+8.90、ウォールクロック時間で59.2%、GPUメモリで23.1%向上した。 より大きいアルファは一般的に精度を向上し、応答を一貫して短縮し、バニラPDよりも3000倍以上小さい勾配ノルムを維持する。

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