CoT Distillation
研究
关键 Token 加权思维链蒸馏。
在投稿件
AAAI 2027 · 已投稿
From Structure to Preference: Token Weighting for Chain-of-Thought Distillation in Large Language Models
共同作者。负责模型训练、超参调优与 vLLM TP=4 评测,完成 LoRA / DPO 训练及对照评测。
参与“结构恢复、关键 Token 加权监督、偏好优化”三阶段框架。通过逐 token 扰动教师推理后参考答案生成似然的下降量估计重要性,并将权重用于 SFT 与辅助损失。
| Student / comparison | GSM8K | SVAMP |
|---|---|---|
| Qwen2.5-7B-Instruct | 94.01% | 94.00% |
| 较最强基线提升 | +5.51 pp | +10.10 pp |
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