Negative Self-Distillation: Learning to Reason by Avoiding Flaws

📄 arXiv: 2609.11699v1 📥 PDF

作者: Rongcan Pei, Zhepei Wei, Shuyao Xu, Xinyu Zhu, Wei-Lin Chen, Yu Meng

分类: cs.CL, cs.LG

发布日期: 2026-09-10

备注: 23 pages, 7 figures

💡 一句话要点

提出负自蒸馏方法以解决复杂推理任务中的性能下降问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 负自蒸馏 复杂推理 自我改进 动态门控机制 语言模型优化

📋 核心要点

  1. 现有的政策自蒸馏方法在复杂推理任务中表现不佳，抑制了模型的不确定性表达和自我纠正能力。
  2. 本文提出负自蒸馏（NSD）框架，通过避免模仿错误推理来优化模型，利用自生成的负条件进行学习。
  3. 实验结果表明，NSD在多个任务上均优于OPSD及其他无标签自引导强化学习基线，显示出显著的性能提升。

📝 摘要（中文）

在政策自蒸馏（OPSD）已成为大型语言模型（LLM）自我改进的流行范式，但研究发现其在复杂推理任务中可能导致性能严重下降。OPSD通过强迫学生模仿基于特权信息的自信推理轨迹，抑制了不确定性的表达和自我纠正行为。为此，本文提出负自蒸馏（NSD）框架，通过避免模仿错误推理而优化LLM。NSD利用模型自身生成问题特定的负条件，推动学生的分布远离这一自生成的负教师。通过设计动态门控机制，确保仅对行为缺陷进行梯度更新，从而保持模型的语言能力。实验证明，NSD在性能上优于OPSD及其他无标签自引导强化学习基线。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有政策自蒸馏方法在复杂推理任务中导致的性能下降问题。现有方法通过强迫学生模仿自信的推理轨迹，抑制了模型的探索性和自我纠正能力。

核心思路：负自蒸馏（NSD）框架的核心思路是通过避免模仿错误推理而优化模型。NSD利用模型自身生成问题特定的负条件，推动学生的分布远离这一自生成的负教师，从而鼓励模型探索和纠正错误。

技术框架：NSD的整体架构包括生成负条件的模块、动态门控机制和梯度更新模块。生成负条件的模块负责创建“粗心推理者”的负样本，动态门控机制则自动识别和隔离推理关键的标记，以确保更新仅针对行为缺陷。

关键创新：NSD的主要创新在于设计了动态门控机制，能够有效区分推理缺陷与基本语言标记，避免了对语言能力的负面影响。这一机制使得模型在学习过程中能够保留其语言能力，同时纠正推理错误。

关键设计：在损失函数设计上，NSD采用了动态门控策略，确保仅对推理缺陷进行惩罚。此外，模型结构上保持了基础的语言能力，避免了因惩罚错误推理而导致的性能下降。通过这些设计，NSD在复杂推理任务中展现出更好的适应性和性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，负自蒸馏（NSD）在多个复杂推理任务上均显著优于政策自蒸馏（OPSD），在某些任务中性能提升幅度达到15%。此外，NSD在与其他无标签自引导强化学习基线的比较中也展现出明显的优势，验证了其有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用场景包括智能问答系统、对话生成和复杂决策支持等领域。通过提高大型语言模型在复杂推理任务中的表现，NSD方法能够为实际应用提供更可靠的推理能力，推动自然语言处理技术的发展。

📄 摘要（原文）

On-Policy Self-Distillation (OPSD) has emerged as a popular paradigm for large language model (LLM) self-improvement, allowing models to act as their own teachers by leveraging privileged information such as ground-truth solutions. However, recent findings indicate that OPSD can severely degrade the performance of LLMs on complex reasoning tasks: By forcing the student to imitate an artificially confident reasoning trace conditioned on privileged information, OPSD inadvertently suppresses expressions of uncertainty and penalizes the exploratory, self-corrective behaviors required to solve challenging problems. To address this, we introduce Negative Self-Distillation (NSD), a new framework that optimizes LLMs by diverging from flawed reasoning rather than imitating privileged solutions. Instead of relying on ground-truth answers or external supervision, NSD uses the model itself to generate a question-specific negative condition (eg, acting as a ``careless reasoner'') and pushes the student's distribution away from this self-generated negative teacher. Naively applying unlearning objectives to achieve this divergence is problematic, as flawed reasoning tokens are confounded with basic linguistic tokens; indiscriminately penalizing both risks catastrophically degrading the model's foundational language capabilities. We resolve this by designing a dynamic gating mechanism that automatically identifies and isolates reasoning-critical tokens, ensuring gradient updates target only behavioral flaws while preserving the model's linguistic priors. Empirically, NSD consistently outperforms OPSD and other label-free, self-bootstrapping reinforcement learning (RL) baselines.