©PaperWeekly 原创 · 作者 | Taki5
单位 | 香港大学
研究方向 | LLM efficiency, trustworthy
导言： 近来有很多文章尝试做 LLM 的蒸馏，有几篇文章都提到说，使用 Reverse KL 会比 Forward KL 好，并且给出了自己的理由，事实真的如此么？
FKL vs RKL 先介绍介绍基础知识，KL 散度在知识蒸馏 KD 中有广泛应用，也广为大家所使用。不过，KL 散度并不是对称的，正向 KL 不等于反向 KL。这里介绍一个讲的比较好的 blog： https://dibyaghosh.com/blog/probability/kldivergence.html
在知识蒸馏里，P 是 teacher 模型的输出，不带参数 ，Q 是 student 模型的输出，带可优化的参数。 常规来说，我们使用正向 KL，因为正向 KL 可以拆分为： 正向 KL 可以拆分为 1）-1* 不变的 P 的 entropy 和 2）P，Q的交叉熵，这样优化正向 KL 相当于优化交叉熵。 按照相同的方法对 反向 KL 进行优化，那么便会得到 1）-1* 可变的 Q 的 entropy + 2）Q，P 的交叉熵，前后两项都是带参数的，那么就很难做进一步分析了，需要同时来看两项 loss。 通常认为，前向 KL 是 mass-covering 也就是 mean-seeking，反向 KL 是 mode-seeking
也就是说 前向 KL 会尽可能同时拟合多个峰，反向 KL 倾向于拟合单个峰 。如上图所示。 https://zhuanlan.zhihu.com/p/372835186
值得注意的是，里面关于反向 KL 的分析有个 entropy 的说法有误，因为不能只分析一个 loss，忽略另外一个 loss，正确的思路应该是： https://dibyaghosh.com/blog/probability/kldivergence.html
RKL比FKL更适合LLM的KD？ 近来，MiniLLM 这篇论文提出，RKL 应该比 FKL 更适合 LLM 的 KD，理由是：
简单来说就是，FKL 在传统任务好，是因为传统分类任务的输出空间小，mode 比较少，也就是多峰的时候少，但是对于 LLM 来说，输出空间更复杂，mode 更多。再使用 FKL 的话，q 就会关注 p 的空区域，就会产生不好的样本。
意思是正向 KL 会让学生模型给 这种应该概率低的区域赋比较高的值，进而带来麻烦。 因此，MiniLLM 提出来说要使用 reverse KL 来代替 forward KL 进行蒸馏。 PromptKD: Distilling Student-Friendly Knowledge for Generative Language Models via Prompt Tuning
https://arxiv.org/abs/2402.12842
DistiLLM: Towards Streamlined Distillation for Large Language Models
https://arxiv.org/abs/2402.03898
Gkd: Generalized knowledge distillation for auto-regressive sequence models
https://arxiv.org/abs/2306.13649
f-Divergence Minimization for Sequence-Level Knowledge Distillation
https://arxiv.org/abs/2307.15190
一些疑惑 然而，在 LLM 的 KD 任务中，这种 mean-seeking 和 mode-seeking 真的会存在？ 3.1 理论角度 问题一：FKL 与 RKL 的特性，需要学生模型输出符合高斯分布，教师模型输出符合混合高斯分布才行。这点并不满足：学生与教师模型的输出是由 SoftMax 得到的，并不符合高斯分布。 问题二：学生与教师模型的输出的 logits 都是离散的，并不是连续的，所谓的 p 比较小的区域，很可能是没有定义的。 问题三：BERT 的词表大小是 30522，也就是说输出的 logit 是 30522 维度，LLaMa 的词表也不过 32000，为何之前的 BERT 预训练任务的蒸馏用 FKL 就可以，现在的 LlaMa 就需要 RKL？ 3.2 实验角度 从实验的角度来看，MiniLLM 明显缺乏一组 RKL 的实验：
比如说，这里的 KD 应该补一组 RKL 的实验结果。 在别的论文中，比如 DISTILLM: Towards Streamlined Distillation for Large Language Models，可以看出 这里的 RKLD（使用 RKL）并不一定能超越 KLD（使用 FKL）。 类似地，在Revisiting Knowledge Distillation for Autoregressive Language Models 中，可以看出： 3.3 DPO的视角 在 MiniLLM 的最后，作者提出，这种 RKL 其实类似于强化学习的 IRL。 最近的一个论文 Beyond Reverse KL: Generalizing Direct Preference Optimization with Diverse Divergence Constraints 指出说： 实现与 human 对齐的常见技术是 RLHF，最近的论文提出了 DPO 方法，这种方法是 RLHF + Reverse KL 的近似，DPO 的优势是不再需要分两阶段训练 reward 模型进而相比 RLHF 大为简化。本文章发现，考虑更 general 的 KL散度（f 散度）时，RLHF 也可以简化为 DPO 的形式。
简单来说，就是之前的论文认为 RKL 下 RLHF 才可以简化成 DPO，但是该论文发现 FKL 和其他的 KL 都可以做这个近似。具体解读参考： https://zhuanlan.zhihu.com/p/689394611 也就是说，RKL 在 DPO 中的角色可以被 FKL 所替代。侧面也反应了二者一定程度的等价性。 所以说， RKL 比 FKL 更适合 LLM 的 KD 任务，其实不一定对。
那么应该是怎么样的？ 直觉来说, 对于 FKL 与 RKL，loss=0 都等价于 P 与 Q 重叠，最终的优化目标的都是 Q 与 P 一致。 [CoLING 2025] Rethinking Kullback-Leibler Divergence in Knowledge Distillation for Large Language Models
https://arxiv.org/abs/2404.02657 https://github.com/wutaiqiang/LLM_KD_AKL 考虑 离散+非高斯的情况，分析的时候 考虑 softmax 之前的变量 Z（而不是考虑 softmax 以后的分布） ，定义：
以 Z 为切入点去考虑，考虑 loss 对于 Z 的梯度：
模型收敛的条件是，对于参数 Z 的梯度为 0，也就是：
也就是说，如果不加上高斯的约束，那么无论是 FKL 还是 RKL，本质都是 Q 逼近 P。 toy data 的结果也是一致的，不管 teacher 的输出是怎么模态，200 epoch 以后都是二者重叠。 该论文也提供了 f-divergence 角度的分析：
这样解释了为什么会有 mode-seeking 和 mean-seeking。 区别在于拟合过程，FKL 优先拟合 P 概率比较大的区域，也就是 head part，RKL 优先拟合 P 概率比较小的区域，也就是 tail part：
这里选用最常见的长尾分布来建模 teacher 的输出。因为具备位置上的可交换性，真实 teacher 输出做降序排列以后，就是这样的长尾分布。 继续从 f-divergence 的角度来看也可以分析得到：
这篇文章基于这个特性，还提出了新的方法，这里就不详细展开了。 话说回来，实际的蒸馏还是更复杂的。每个 sample 可能只梯度下降一次，并不会如 toy data 一样优化几百次。此外就是蒸馏会看很多样本，并不是单个样本。自然很多理论的分析，实际上都会有出入。不过，RKL 更适合 LLM 的 KD 这件事，基本是不成立，本身波动还是很大的。 此外，这种特性也不仅仅局限于 LLM 的 KD，对于常规的 KD 亦如是。大家在做 KD 的时候，很多都是 FKL 试试，RKL 试试，FKL+RKL 的策略试试，JS 散度的策略试试。更有效的方法还需要进一步的探索。 本文不讨论 FKL RKL 谁更好，只讨论 FKL RKL 的 mean-seeking mode-seeking 是否还成立。最关键的原因就是 mean-seeking mode-seeking 要求学生模型是单峰高斯分布，但实际 case 下是不满足的，而且并不是连续分布。 在这种情况下，分析 PQ 其实不如直接分析获得 PQ 的 Z（假定 Z 经过 softmax 获得 logits）。至于说后续的 COLM 文章，也仅仅从 token 蒸馏的角度出发，提出了一种综合 FKL 和 RKL 的方案。 至于说 sequence-level 怎么去优化，还有待进一步探索。 很多人可能觉得 kl 散度让两个分布的 z 一致有点 trival. 但是之前的人都认为说存在 mode-seeking mean-seeking 的现象，本文就是 rethink 这些观点。 此外， 在训练初始阶段，表现出来的 FKL 优先拟合头部和 RKL 优先拟合尾部，本质上也是一种 mass covering 和 zero avoiding。 重点关注早期的 epoch 比较有意义，毕竟实际蒸馏时 2 个 epoch 已经顶天。
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