요약

본 기사는 온-정책 증류(OPD)가 두 모델의 예측이 토큰별로 비교 가능하다고 가정하는 한계를 지적하며, 특히 이질적인 토크나이저 환경에서 발생하는 문제점을 다룹니다. 연구진은 공유 토큰 매칭만으로는 교사 신호의 상당 부분을 놓치게 된다는 점을 발견하고, 이를 해결하기 위해 'SimCT(Simple Cross-Tokenizer OPD)'를 제안했습니다. SimCT는 단순히 공유 토큰 외에도 짧은 다중 토큰 연속체에 걸쳐 교사와 학생 모델 간의 비교를 확장하여 손실된 감독 신호를 효과적으로 복구합니다.

핵심 포인트

• 온-정책 증류(OPD)는 토큰별 예측 비교 가능성을 전제로 한다.
• 이질적인 토크나이저 환경에서는 공유 토큰 매칭만으로는 교사 신호의 상당 부분이 손실된다.
• SimCT는 감독 공간을 확장하여 이질적 토크나이저 간의 정보 격차를 해소한다.
• SimCT는 단일 토큰 비교를 넘어 짧은 다중 토큰 연속체에 걸쳐 모델들을 비교하는 것이 핵심이다.