ต้นปี 2026 นักวิจัยในสาขาโมเดลขนาดใหญ่ดูเหมือนจะบรรลุฉันทามติร่วมกัน เมื่อเปิดดูบทความที่ได้รับความสนใจอย่างมากบน arXiv ล่าสุด มีคำหนึ่งปรากฏบ่อยครั้ง: Self-Distillation (การกลั่นตัวเอง)
ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา โมเดลพื้นฐานประสบความสำเร็จอย่างโดดเด่นในด้านต่างๆ เช่น ภาษา การมองเห็น และหุ่นยนต์ ซึ่งให้การสนับสนุนที่แข็งแกร่งสำหรับการประยุกต์ใช้ AI อย่างไรก็ตาม ในกระบวนการที่โมเดลถูกนำไปใช้จริงและใช้งานอย่างต่อเนื่อง นักวิจัยค่อยๆ พบปัญหาคอขวดที่สำคัญ: จะทำให้โมเดลสามารถดูดซับความรู้ใหม่ได้อย่างต่อเนื่องโดยไม่ลืมความสามารถหลักที่มีอยู่เดิมได้อย่างไร นั่นคือปัญหา “การเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง”
กระบวนทัศน์ดั้งเดิมที่พึ่งพา “ครูภายนอก” ที่แข็งแกร่ง เนื่องจากมีต้นทุนสูงและพึ่งพาข้อมูลมาก จึงปรับตัวให้เข้ากับความต้องการวิวัฒนาการอย่างต่อเนื่องของโมเดลที่ต้องปรับปรุงบ่อยครั้งได้ยาก Self-Distillation จึงกลายเป็นแนวคิดสำคัญในการแก้ไขปัญหา โดยผ่านการชี้นำบริบทหรือกลไกการตอบรับที่เหมาะสม โมเดลสามารถสร้างเวอร์ชันชั่วคราวที่ “ฉลาดกว่า” ตัวเองในปัจจุบันได้ จึงสามารถเติบโตจากภายในได้โดยไม่ต้องมีครูภายนอกที่แข็งแกร่ง
จากความเข้าใจลึกซึ้งนี้ กลุ่มนักวิชาการที่ใกล้ชิดจากสถาบันชั้นนำ เช่น MIT, ETH Zurich, Meta และ Stanford ได้เผยแพร่ผลงานวิจัยสำคัญสามชิ้นอย่างหนาแน่นในเดือนมกราคม 2026
1. Self-Distillation Enables Continual Learning
- ชื่อบทความ: Self-Distillation Enables Continual Learning
- ลิงก์บทความ: https://www.alphaxiv.org/abs/2601.19897
- ลิงก์โค้ด: https://github.com/idanshen/Self-Distillation
ในสาขาการเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง การปรับแต่งแบบมีผู้ดูแลแบบดั้งเดิมมักถูกวิพากษ์วิจารณ์เพราะทำให้เกิด “การลืมอย่างหายนะ”: เมื่อโมเดลเรียนรู้ความรู้ใหม่ ความสามารถในการเขียนโค้ดหรือการใช้เหตุผลตามสามัญสำนึกเดิมมักจะลดลงอย่างรวดเร็ว
ทีมวิจัยนี้เสนอวิธีการปรับแต่งด้วยการกลั่นตัวเอง วิธีการนี้ตั้งสมมติฐานว่าโมเดลที่ผ่านการฝึกมาก่อนแล้วมีศักยภาพการเรียนรู้บริบทที่แข็งแกร่ง เมื่อเรียนรู้ความรู้ใหม่ ขั้นแรกจะสร้างบริบทที่มีการสาธิตจากผู้เชี่ยวชาญจำนวนน้อย เพื่อชักนำให้โมเดลสร้างการกระจายความน่าจะเป็นของ “ครู” ที่มีคุณภาพสูง จากนั้นโมเดลจะปรับให้เข้ากับการกระจายนี้ผ่านการกลั่นตัวเอง โดยไม่มีการสาธิต
ภาพรวมกลไก SDFT
ความก้าวหน้าทางเทคนิค: วิธีนี้เปลี่ยนการเรียนรู้อย่างต่อเนื่องให้เป็นปัญหา “การจัดตำแหน่งภายในกลยุทธ์” เนื่องจากสัญญาณการฝึกมาจากสถานะการเรียนรู้บริบทของโมเดลเอง จึงสามารถรักษาการกระจายความน่าจะเป็นดั้งเดิมของโมเดลไว้ได้สูงสุด ป้องกันไม่ให้พารามิเตอร์เกิดการเปลี่ยนแปลงอย่างรุนแรงในระหว่างกระบวนการปรับแต่ง จึงบรรเทาการลืมอย่างหายนะได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ในงานการเรียนรู้ทักษะและการรับความรู้ ประสิทธิภาพของ SDFT ดีกว่า SFT แบบดั้งเดิมอย่างสม่ำเสมอ: ไม่เพียงแต่บรรลุความแม่นยำในงานใหม่ที่สูงกว่า แต่ยังลดการลืมลงอย่างมีนัยสำคัญ ในการทดลองการเรียนรู้ตามลำดับ SDFT ทำให้โมเดลเดียวสามารถสะสมทักษะต่างๆ ได้ตามเวลาโดยไม่มีการลดลงของประสิทธิภาพ ซึ่งพิสูจน์ว่าการกลั่นภายในกลยุทธ์เดียวกันเป็นเส้นทางที่มีประสิทธิภาพในการบรรลุการเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง
2. Reinforcement Learning via Self-Distillation
- ชื่อบทความ: Reinforcement Learning via Self-Distillation
- ลิงก์บทความ: https://arxiv.org/pdf/2601.20802
- ลิงก์โค้ด: https://github.com/lasgroup/SDPO
การเรียนรู้แบบเสริมแรงในปัจจุบันมักได้รับเพียงการตอบรับแบบไบนารี ซึ่งในงานการใช้เหตุผลระยะยาวอาจนำไปสู่ปัญหา “การจัดสรรเครดิต” ที่รุนแรง นอกจากนี้ ในอัลกอริธึมบางอย่าง หากโมเดลล้มเหลวทั้งหมดในการทดลองชุดหนึ่ง สัญญาณการเรียนรู้จะหายไป ทำให้วิวัฒนาการหยุดชะงัก
ทีมวิจัยเชื่อว่าปัญหาหลักอยู่ที่ข้อมูลการตอบรับไบนารีทั่วไปมีความหนาแน่นของข้อมูลต่ำมาก ไม่สามารถให้คำแนะนำที่ละเอียดสำหรับห่วงโซ่ตรรกะยาวได้ ด้วยเหตุนี้ พวกเขาจึงเสนอกรอบ SDPO โดยมีเป้าหมายเพื่อเปลี่ยน “การตอบรับที่อุดมสมบูรณ์” ในสภาพแวดล้อมให้เป็นสัญญาณการเรียนรู้ที่มีประสิทธิภาพ
การเปรียบเทียบกระบวนทัศน์การเรียนรู้แบบเสริมแรงระหว่าง RLVR กับ RLRF
กลไกหลัก: SDPO แนะนำสภาพแวดล้อม “การตอบรับที่อุดมสมบูรณ์” เมื่อโมเดลสร้างคำตอบที่ผิด สภาพแวดล้อมจะส่งกลับข้อมูลข้อผิดพลาดที่เฉพาะเจาะจง โมเดลจะฉีดข้อมูลนี้กลับเข้าสู่บริบทใหม่ เพื่อใช้เป็น “ครูที่ใคร่ครวญตนเอง” ในการทบทวนและปรับเทียบความพยายามที่ผิดพลาดก่อนหน้านี้
ความก้าวหน้าทางเทคนิค: วิธีนี้ผ่านกลไกการกลั่นตัวเอง เปลี่ยนรางวัลสเกลาร์ที่คลุมเครือเดิมให้เป็นสัญญาณกำกับดูแลที่หนาแน่นในระดับ Token โดยการเปรียบเทียบความแตกต่างระหว่าง “การกระจายหลังได้รับคำติชม” กับ “การกระจายเริ่มต้น” SDPO สามารถระบุตำแหน่ง Token สำคัญที่ทำให้ล้มเหลวได้อย่างแม่นยำ ชี้แนะให้โมเดลปรับการกระจายความน่าจะเป็น
ในงานที่ยากมาก SDPO แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพการสุ่มตัวอย่างที่สูงมาก ต้องการจำนวนความพยายามเพียงประมาณหนึ่งในสามเพื่อให้ถึงอัตราการค้นพบคำตอบของอัลกอริธึมอื่นๆ ในการฝึกโดยรวม สามารถบรรจบกันได้อย่างรวดเร็วด้วยปริมาณตัวอย่างที่น้อยกว่า ในแบบทดสอบการเขียนโปรแกรมระดับแข่งขัน เช่น LiveCodeBench SDPO ต้องการปริมาณตัวอย่างที่สร้างขึ้นเพียงหนึ่งในสี่ของอัลกอริธึมแบบดั้งเดิมเพื่อให้ถึงความแม่นยำเท่ากัน ซึ่งพิสูจน์ว่าการใช้การตอบรับจากสภาพแวดล้อมเพื่อการใคร่ครวญตนเองอย่างลึกซึ้งสามารถทำลายทางตันของวิวัฒนาการจากรางวัลสเกลาร์ได้
3. Self-Distilled Reasoner: On-Policy Self-Distillation for Large Language Models
- ชื่อบทความ: Self-Distilled Reasoner: On-Policy Self-Distillation for Large Language Models
- ลิงก์บทความ: https://arxiv.org/pdf/2601.18734
ในงานการใช้เหตุผลที่ซับซ้อน โมเดลขนาดใหญ่เผชิญกับปัญหาพื้นที่การค้นหาที่ใหญ่เกินไปและสัญญาณรางวัลที่เบาบาง แม้ว่าการเรียนรู้แบบเสริมแรงจะสามารถยกระดับขีดจำกัดของโมเดลได้ แต่ในสถานการณ์การเรียนรู้ออนไลน์ที่ไม่มี “ครูภายนอกที่แข็งแกร่ง” โมเดลก็ยากที่จะค้นหาเส้นทางตรรกะลึกๆ ได้อย่างรวดเร็ว
ทีมวิจัยเสนอกรอบ OPSD โดยการสร้าง “ความไม่สมมาตรของข้อมูล” ภายในโมเดลเดียวกันเพื่อชี้นำการวิวัฒนาการของตนเอง
ภาพรวมกรอบ OPSD
กลไกหลัก: กรอบนี้กำหนดค่าโมเดลให้อยู่ในสองสถานะ กลยุทธ์ “ครู” มี “ข้อมูลพิเศษ” อยู่ในอินพุต ซึ่งสามารถสร้างการกระจายความน่าจะเป็นที่มีคุณภาพสูงได้ ส่วนกลยุทธ์ “นักเรียน” จะตอบคำถามโดยอาศัยโจทย์เพียงอย่างเดียว
ความก้าวหน้าทางเทคนิค: OPSD ใช้การสุ่มตัวอย่างภายในกลยุทธ์เดียวกัน เป้าหมายการฝึกหลักคือการลดค่า KL Divergence ระหว่างการกระจายของนักเรียนกับครู การออกแบบนี้บังคับให้โมเดลเรียนรู้ที่จะอนุมานเส้นทางการใช้เหตุผลที่มีความลึกทางตรรกะจากโจทย์โดยตรง ผ่านการจัดตำแหน่งการกระจายจากภายใน
ในการทดสอบมาตรฐานการใช้เหตุผลที่ยากสูง เช่น MATH และ GSM8K OPSD แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพการเรียนรู้ที่สูงมาก อัตราการใช้ประโยชน์ของ Token สูงกว่าอัลกอริธึมแบบดั้งเดิม 4-8 เท่า การทดลองพิสูจน์ว่า OPSD สามารถขุดค้น “ศักยภาพการใช้เหตุผล” ที่มีอยู่ในโมเดลได้ลึกยิ่งขึ้น แสดงให้เห็นว่าการเล่นเกมกับตนเองที่ถูกชักนำโดยข้อมูลพิเศษเป็นหนทางที่มีประสิทธิภาพในการก้าวกระโดดของความสามารถในการใช้เหตุผล
ตรรกะหลักของงานวิจัยทั้งสามชิ้นนี้มีความสอดคล้องกันสูง: ใช้ความสามารถจากภายในที่มีอยู่แล้วของโมเดล ผ่านการสร้างบริบทที่แตกต่างกันเพื่อสร้าง “ช่องว่างข้อมูล” ทำให้เกิดการอัปเกรดแบบปิดวงจรที่ขับเคลื่อนด้วยตนเอง Self-Distillation กำลังกลายเป็นเทคโนโลยีสำคัญในขั้นตอนหลังการฝึกโมเดลขนาดใหญ่
ในปี 2026 เราอาจไม่จำเป็นต้องสอนโมเดลให้แข็งแกร่งอีกต่อไป แต่เพียงแค่ออกแบบกลไกที่ทำให้มันสามารถ “เรียนรู้อย่างต่อเนื่อง” ได้
ติดตาม “Whale Habitat” Mini Program เพื่อรับข่าวสาร AI ล่าสุด
⚠️ หมายเหตุ: เนื้อหาได้รับการแปลโดย AI และตรวจสอบโดยมนุษย์ หากมีข้อผิดพลาดโปรดแจ้ง
本文来自网络搜集，不代表คลื่นสร้างอนาคต立场，如有侵权，联系删除。转载请注明出处：https://www.itsolotime.com/th/archives/22981