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Small Models Struggle to Learn from Strong Reasoners
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文揭示了小模型在强推理能力方面的“学习能力差距”，发现其在短推理链上的表现优于长推理链。提出“混合蒸馏”方法，通过结合长短推理示例提升小模型的推理性能，强调适应推理复杂性的重要性。
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关键要点
- 小模型在强推理能力方面存在学习能力差距。
- 小模型在短推理链上的表现优于长推理链。
- 提出了“混合蒸馏”方法来提升小模型的推理性能。
- 混合蒸馏方法结合了长短推理示例以平衡推理复杂性。
- 强调适应推理复杂性的重要性。
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