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研究提出逆向推理模型以支持纯答案数据高效后训练
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AI 综述
2026年10月15日，研究人员在 arXiv 发布成果，提出一种利用仅含答案数据进行高效后训练与验证的逆向推理模型自蒸馏方法。该方法旨在通过条件生成推理轨迹，解决缺乏思维链（CoT）数据场景下的模型后训练难题。实验表明，在 Qwen3-0.6B 模型以及 Countdown 和 GSM8K 任务测试中，该方法能够在 GRPO 训练饱和后，使困难提示词的 pass@1 表现近乎翻倍，并在离线蒸馏测试中全面优于传统的拒绝采样自蒸馏方法。
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最新进展10月15日 12:00
研究人员提出逆向推理模型自蒸馏方法，显著提升困难提示词后训练表现。报道时间线
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10月15日
- arXiv 机器学习用于仅含答案数据高效后训练与验证的逆向推理模型
研究人员提出一种基于仅含答案数据的逆向推理模型自蒸馏方法，通过条件生成推理轨迹来解决无思维链数据的高效后训练问题。在 Qwen3-0.6B 模型与 Countdown、GSM8K 任务测试中，该方法在 GRPO 训练饱和后使困难提示词的 pass@1 表现近乎翻倍，且在离线蒸馏中全面优于拒绝采样自蒸馏。
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