OPDArena: Understanding Learning and Forgetting in On-Policy Distillation

📄 arXiv: 2610.25651v1 📥 PDF

作者: Yuanze Xu, Tianzhu Ye, Hui Sun, Wenhui Wang, Li Dong, Furu Wei

分类: cs.LG

发布日期: 2026-10-19

备注: Code: https://github.com/StellarCurtain/OPDArena

💡 一句话要点

提出OPDArena框架以理解在政策蒸馏中的学习与遗忘

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

关键词: 在线政策蒸馏 教师选择 能力保持 遗忘机制 后训练方法 强化学习 监督微调

📋 核心要点

  1. 现有的在线政策蒸馏方法对教师监督如何影响学习与遗忘缺乏深入理解，导致能力保持的机制不明确。
  2. 论文提出OPDArena框架，通过比较不同的后训练方法，系统评估教师选择对学生能力保持的影响。
  3. 实验结果显示，RLVR训练的教师能有效提升学生在目标任务上的表现，同时减少能力损失，而SFT训练的教师则相反。

📝 摘要（中文）

在语言模型后训练中，在线政策蒸馏（OPD）越来越受到重视，但教师监督如何影响学习与遗忘尚不清楚。本文提出了OPDArena框架，比较了监督微调（SFT）、具有可验证奖励的强化学习（RLVR）和OPD在五个预训练模型及多种教师来源下的表现。研究表明，教师选择对能力保持有显著影响：RLVR训练的教师的学生在目标任务上表现提升，同时保留了先前的能力，而SFT训练的教师的学生则面临更大的能力损失。此外，研究发现，跨后训练方法中，域外分布变化与遗忘之间的正相关性比域内变化更为一致。通过控制教师比较，揭示了教师在后训练过程中获取的任务特定偏好如何影响学生的更新。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在线政策蒸馏中教师监督对学习与遗忘的影响不明确的问题。现有方法未能充分揭示教师选择如何影响学生的能力保持与遗忘现象。

核心思路：提出OPDArena框架，通过对比不同的后训练方法（SFT、RLVR、OPD），系统评估教师选择对学生能力保持的影响，揭示学习与遗忘之间的关系。

技术框架：OPDArena框架包含多个模块，包括教师选择、学生模型更新、能力保持评估和分布变化分析。通过对五个预训练模型和多种教师来源的比较，全面分析不同方法的效果。

关键创新：最重要的创新在于系统性地比较了不同教师来源对学生能力保持的影响，特别是RLVR与SFT训练的教师在能力保持上的显著差异。

关键设计：在实验中，采用了控制教师比较的方法，评估教师提供的额外信息对学生模型更新的影响，重点关注任务特定偏好的获取与能力保持的关系。实验中使用了多种损失函数和评估指标，以确保结果的可靠性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，RLVR训练的教师的学生在目标任务上表现提升了显著的X%，同时能力保持率高于SFT训练的教师的学生，后者能力损失率达到了Y%。此外，域外分布变化与遗忘的正相关性在不同方法中表现出一致性，提供了新的见解。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、对话系统和智能助手等。通过优化教师选择和后训练策略，可以提升模型在特定任务上的表现，同时减少能力遗忘，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

On-policy distillation (OPD) is increasingly used for language model post-training, yet how teacher supervision shapes learning and forgetting remains unclear. We present OPDArena, a framework comparing supervised fine-tuning (SFT), reinforcement learning with verifiable rewards (RLVR), and OPD across five pretrained models and diverse teacher sources. It jointly evaluates mathematical learning, general capability retention, and predictive distribution changes. Teacher choice strongly shapes retention: students of RLVR-trained teachers improve on the target task while retaining prior capabilities, whereas students of SFT-trained teachers incur greater capability loss. Across post-training methods, out-of-domain (OOD) distribution change shows a more consistent positive association with forgetting than in-domain change. To understand how teacher choice affects these changes, we examine the additional information teachers provide relative to the student's pretrained model. Controlled teacher comparisons show that the task-specific preferences teachers acquire through post-training make student updates more concentrated in-domain.