awesome-on-policy-distillation

一页看全 LLM 在线蒸馏论文与工具,省去到处翻找

这是一个围绕大语言模型在线策略蒸馏(On-Policy Distillation,OPD)的资源合集,系统整理了论文、技术报告、框架和工具。它解决的核心问题是:蒸馏领域资料分散、术语混乱(GKD、MiniLLM、知识蒸馏等概念交织),研究者和工程师难以快速定位到真正与在线策略蒸馏相关的工作。项目把 OPD 相关的经典论文、最新进展、开源实现和训练工具按主题归类,形成可检索的清单。核心能力包括:一是论文索引,覆盖从早期序列级蒸馏到当前在线策略方法;二是框架与工具汇总,方便直接上手复现;三是标签体系,把 GKD、MiniLLM 等关键词统一到 OPD 语境下。对于想入门 LLM 蒸馏、或需要跟踪该方向前沿的开发者,它相当于一张持续更新的地图,省去大量检索和筛选成本。

开源 free 模型训练
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 831
维护状态 较活跃
是否开源
定价模式 free

项目数据

分类模型训练
开发团队chrisliu298
所属国家
官网地址
定价模式free
价格说明开源免费资源列表
访问状态
是否开源
开源协议CC0-1.0
主要语言
技术栈/模型awesome,awesome-list,distillation,gkd,knowledge-distillation,llm,llm-distillation,llm-training,minillm,on-policy-distillation,opd,post-training,reinforcement-learning,rl,rlhf,self-distillation,speculative-decoding
GitHub 星标★ 831
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2026-03-22 00:00:00
最近更新2026-09-17 00:00:00
维护状态较活跃
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-09-15
浏览次数0

使用教程

核心亮点

  • 按主题分类整理论文、技术报告与工具,检索路径清晰
  • 覆盖 GKD、MiniLLM 等主流 OPD 方向,关键词标签统一
  • 持续收录新工作,适合作为跟踪该领域进展的入口

不足之处

  • 仅做资源索引,不提供代码实现或可运行示例
  • 内容质量依赖人工维护,更新频率和覆盖度待观察

适用场景

  • 调研 LLM 蒸馏方向时快速建立论文全景
  • 为训练项目选型蒸馏框架时对比候选工具
  • 写综述或组会分享时直接引用整理好的资料清单

替代项目

awesome-llm、awesome-knowledge-distillation

项目介绍

awesome-on-policy-distillation 是一个模型训练领域的开源项目,官方简介:A curated collection of papers, technical reports, frameworks, and tools for on-policy distillation (OPD) of large language models。项目使用 未知 开发,在 GitHub 上获得 817 星标。

上一篇:ArcticTraining

下一篇:MyLLM

同类项目推荐

Long-RL 开源

让强化学习轻松驾驭超长序列,训练更稳更快

Long-RL: Scaling RL to Long Sequences (NeurIPS 2025)

★ 729 2026-08-09
TPA 开源

把注意力复杂度从平方降到线性,长序列不再卡顿

[NeurIPS 2025 Spotlight] TPA: Tensor ProducT ATTenTion Transformer (https://arxiv.or···

★ 463 2026-08-09
minimind 开源

两小时造出你的小模型,练手入门不求人

Train a 64M-parameter LLM from scratch in just 2h!

★ 61694 2026-08-09
pruna 开源

一键优化 AI 模型,推理提速又省资源。

Pruna is a model optimization framework built for developers, enabling you to delive···

★ 1279 2026-08-13