REGEN：用专家RL回放数据离线蒸馏通才模型
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REGEN：用专家RL回放数据离线蒸馏通才模型
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AI 综述
Yunjie Chen 等发布 REGEN 论文，提出回放回收方法：复用专家模型在专门强化学习中产生的回放记忆，通过离线 RL 训练通才模型，将 rollout 采样与反向训练解耦。 据论文摘要，在数学推理、代码生成和指令遵循任务上，REGEN 以明显更低成本达到与多教师在线蒸馏 MOPD 相近的准确率。代码已在 GitHub 开源（yunjie-sysu/REGEN）。
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最新进展10月14日 12:00
REGEN：用回放回收与离线强化学习实现专家到通才蒸馏报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月14日
- arXiv · cs.AIREGEN：用回放回收与离线强化学习实现专家到通才蒸馏
REGEN提出回放回收方法，利用专家模型专门强化学习产生的回放记忆，并通过离线强化学习训练通才模型，将 rollout 采样与反向训练解耦。基于论文摘要，该方法在数学推理、代码生成和指令遵循任务上以更低成本达到与多教师在线蒸馏（MOPD）相近的准确率。
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