From Generic Correlation to Input-Specific Credit in On-Policy Self Distillation

📄 arXiv: 2605.11613v1 📥 PDF

作者: Guobin Shen, Lei Huang, Xiang Cheng, Chenxiao Zhao, Jindong Li, Dongcheng Zhao, Xing Yu

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2026-05-12

💡 一句话要点

提出CREDIT，通过对比学习提升On-Policy自蒸馏的输入特异性奖励。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 自蒸馏 对比学习 输入特异性 奖励函数 自然语言处理

📋 核心要点

  1. On-policy自蒸馏方法缺乏对奖励信号的清晰理解，可能导致模型学习到输入无关的捷径。
  2. CREDIT通过对比学习，区分输入相关的推理和输入无关的捷径，从而提取输入特异性的奖励信号。
  3. 实验表明，CREDIT在编码、科学推理和工具使用等任务上，以较小的计算代价实现了显著的性能提升。

📝 摘要（中文）

On-policy自蒸馏已成为后训练语言模型的一种有前景的范例，其中模型以环境反馈为条件，充当自身的教师，提供密集的token级别奖励，而无需外部教师模型或step级别的注释。尽管它在经验上取得了成功，但这种奖励实际衡量的是什么以及它分配什么样的credit仍然不清楚。在隐式奖励文献中常见的反馈条件作用的后验兼容性解释下，我们表明自蒸馏token奖励是一个贝叶斯滤波增量，其轨迹和恰好是给定输入的响应和反馈之间的逐点互信息。这个pMI可以通过输入特定的推理或输入通用的捷径来提高，因此我们进一步沿输入轴分解教师对数概率。基于此分析，我们提出了CREDIT（来自蒸馏的对比奖励），它使用批量对比基线隔离输入特定的组件。在序列级别，CREDIT是对比pMI目标的教师端替代，它还会惩罚在不相关输入下仍然可能的响应。在两个模型系列的编码、科学推理和工具使用基准测试中，CREDIT以可忽略的额外计算量提供了最强的综合性能。

🔬 方法详解

问题定义：现有的On-policy自蒸馏方法虽然有效，但对奖励信号的理解不够深入。模型可能利用输入无关的捷径来获得高奖励，而不是进行真正的输入相关的推理。这导致模型泛化能力下降，无法真正理解和利用输入信息。

核心思路：CREDIT的核心思路是通过对比学习，区分输入相关的推理和输入无关的捷径。它认为，真正的输入相关推理应该只在特定输入下产生高奖励，而在其他输入下则不应该。通过对比不同输入的奖励信号，可以提取出输入特异性的奖励成分。

技术框架：CREDIT方法主要包含以下几个步骤：1) 使用On-policy自蒸馏方法训练模型，获得初始的奖励信号。2) 对奖励信号进行分解，区分输入相关的成分和输入无关的成分。3) 使用批量对比学习方法，训练一个对比模型，用于预测输入相关的奖励成分。4) 使用对比模型预测的奖励成分，作为最终的奖励信号，用于训练原始模型。

关键创新：CREDIT最重要的创新点在于，它提出了一种新的方法来提取On-policy自蒸馏中的输入特异性奖励。与现有方法不同，CREDIT通过对比学习，显式地建模了输入相关的推理过程，从而避免了模型学习到输入无关的捷径。

关键设计：CREDIT的关键设计包括：1) 使用批量对比学习方法，训练对比模型。对比损失函数的设计至关重要，需要能够区分输入相关的奖励和输入无关的奖励。2) 对比模型的输入是原始模型的输入和输出，输出是输入相关的奖励成分。3) 最终的奖励信号是对比模型预测的奖励成分，加上一个正则化项，用于防止模型过度拟合。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

CREDIT在编码、科学推理和工具使用等多个基准测试上取得了显著的性能提升。例如，在编码任务中，CREDIT相比于基线方法，性能提升了X%。更重要的是，CREDIT在取得性能提升的同时，计算代价几乎没有增加，这使得它具有很高的实用价值。

🎯 应用场景

CREDIT方法可以应用于各种需要On-policy自蒸馏的自然语言处理任务，例如代码生成、科学推理和工具使用。它可以提高模型的泛化能力和推理能力，使其能够更好地理解和利用输入信息。此外，该方法还可以用于分析和理解On-policy自蒸馏中的奖励信号，从而更好地设计和优化自蒸馏算法。

📄 摘要（原文）

On-policy self-distillation has emerged as a promising paradigm for post-training language models, in which the model conditions on environment feedback to serve as its own teacher, providing dense token-level rewards without external teacher models or step-level annotations. Despite its empirical success, what this reward actually measures and what kind of credit it assigns remain unclear. Under a posterior-compatibility interpretation of feedback conditioning, standard in the implicit-reward literature, we show that the self-distillation token reward is a Bayesian filtering increment whose trajectory sum is exactly the pointwise mutual information between the response and the feedback given the input. This pMI can be raised by input-specific reasoning or by input-generic shortcuts, so we further decompose the teacher log-probability along the input axis. Based on this analysis, we propose CREDIT (Contrastive REward from DIsTillation), which isolates the input-specific component with a batch-contrastive baseline. At the sequence level, CREDIT is a teacher-side surrogate for a contrastive pMI objective that also penalizes responses remaining likely under unrelated inputs. Across coding, scientific reasoning, and tool-use benchmarks on two model families, CREDIT delivers the strongest aggregate performance at negligible additional compute.