ars-opd-rebuild/docs/00-roadmap.md

00 · 分层重构路线图

原则：按论文概念的依赖顺序逐层重建，每层完成后代码可运行、可验证。学习路径 = 提交历史。 后面各层不提前细化——细节在进入该层时随章节文档长出来（依据见 appendix-claudemd-decisions.md 的延迟接入哲学）。

当前进度（存档点）

每次断点（层完成/工作暂停）更新此节。恢复上下文时：读 CLAUDE.md → 本节 → 对应章节文档。

• 日期: 2026-07-19
• 当前层: 层 3（相似度 φ + MC 估计器），docs/04 已精读（用户已理解：logit-free 支点=比文本非比 logits、k_sem 是外部 teacher 信号 π̄ 只是防塌缩地板、detach 命门、chunk-vs-prefix 对应靠"同一前缀现场生成 teacher 续写"非搜索匹配）；下一步开写 E1。层 3 全本地 CPU 纯逻辑，不碰 GPU/远程。E1 similarity.py（式3 φ+k_sem，两度量统一到词级文本、默认 edit_distance 对齐论文§5.1）、E2 estimator.py（式4 π̄ 几何均值+detach、式5 π̂ 贝叶斯凸组合）、E3 test_estimator_detach.py 接真实现。设计取舍已定见 docs/04 §3。层 2 ✅ 已关账
• 层 2 代码构成: U1 DistillConfig（configs.py，两温度分名/三处刻意缺席/max_grad_norm 显式化）；U2 token_divergence + 梯度爆炸单测（trainer.py，全词表 KL/JSD）；U3 SFTCollator prompt_only 模式（data.py）；U4 DistillTrainer + build_generated_batch（trainer.py，生成→双前向→divergence）；U5 train_whitebox.py/.sh（full/sanity/noclip 三模式）。附带：load_sft_dataset 毛刺已磨平（改吃散装参数）；hf-mirror 不代理 Xet CAS → HF_HUB_DISABLE_XET=1
• 层 2 关账判据全过（详见 docs/03 §6.1 实证）: 66 单测全绿；B=4/T=2048 实测不 OOM（§5 估算成立）；两次远程跑（sanity 裁到 1.0 / noclip ≈关裁剪+lr5×）均平稳、不 NaN、生成不塌（num_gen ~1900-4096）、loss 0.35→0.21 下降；checkpoint 存下
• 层 2 关键发现（勘误"预期见毛刺"）: §4.1 梯度爆炸是真机制（U2 单测坐实单 token π_T→0 暴涨），但真实训练高度阻尼——同门 teacher + per-token mean 摊平，batch 级 grad_norm 峰值仅 ~14 且只降不升，关裁剪也不炸。启示：grad_norm 日志是裁剪前值（14→2 那串即爆炸证据，被 HF 默认 max_grad_norm=1.0 静默压平，现已显式化）；层 5 有界乘子 π̂ 真正杀手锏是 logit-free（白盒的同 tokenizer 约束把你锁在温和区间）
• 层 2 接口回看（§6.5 每层必做，全部判"深"，无需返工的毛刺）: DistillConfig/token_divergence/build_generated_batch/load_sft_dataset(已修) 接口均远简于实现。三条记录不返工的小注：① DistillTrainer 从 self.data_collator.tokenizer 取 student tokenizer（隐式耦合，但省一个冗余参数，可接受）；② SFTCollator 名字略超范（现含 prompt_only 非 SFT 模式），rename 的 churn 不值；③ token_divergence 的 labels 仅作掩码非目标（已在 docstring 标注）
• 层 0: ✅ 已关账（2026-07-18）
• 层 1: ✅ 已关账（2026-07-18）。判据全过：正本缓存 sha 33deb18c…（1000 条，键唯一，think 残留 0，仅 2 条硬题截断）；正式 1 epoch loss 0.94→0.60（56s/16 步）；checkpoint 生成通顺（/data/zym/outputs/sft_qwen3-0.6b_dapo1k）；接口回看完成（全部模块判"深"；毛刺记录：load_sft_dataset 吃整个 SFTConfig 迫使诊断脚本填假 output_dir，层 2 第二消费方出现时定夺）
• 层 1 疤痕档案（详见 docs/02 §2.6/§5 勘误）: ① 显存大头是 (B,T,V) logits 链与激活（正比 B×T，与参数量无关），B=8 曾爆 80G；② HF 梯度累积契约两幕剧（×8 → ÷4），终解 = model_accepts_loss_kwargs=False 退出新式契约；③ 缓存正本纪律：本地生成一次、单向 scp 分发、sha256 对账，两侧独立生成曾花双份钱且内容漂移
• 诊断工具箱: scripts/diag_collator.py（对齐链逐环）、diag_loss_probe.py（预训练 CE 基准 0.85）、diag_generate.py（生成质量）——层 2+ 数值异常照此三板斧
• 已完成学习: 第一/二/三章全部精讲（第三章含 standard 路径三大反直觉点、两温度、抉择原则、§4.1 梯度爆炸机制+实证）
• 未精讲的文档账: docs/01 的 §3.7（KL 锚三处实现差异）、§3.8（论文外稳定器）、§4（训练步流程走读）
• 远程磁盘备忘: 根分区 100% 的结构性原因是 /root/zym（507G 历史工作区）压在根分区，建议择期整体搬迁 /data；临时缓解 = 清 /tmp/pip-unpack-*、旧 tar.gz、journal。所有新增写盘已改道 /data/zym

分层计划

层	主题	论文对应	产出	验证方式
0	环境与骨架	—	本地/远程 conda 环境、gitea 同步、包骨架	两端 pytest 空跑通过
1	SFT 基线	§3.1 式(1)	数据管线 + 最小 SFT 训练脚本（Qwen3-0.6B）	远程 4 卡跑通，loss 正常下降
2	White-box OPD 基线	§3.1 式(2)	token 级反向 KL 蒸馏（teacher Qwen3-4B 本地 vLLM）	远程跑通；理解式(2)梯度爆炸问题（§4.1）
3	相似度 + MC 估计器	§3.2.1-3.2.2 式(3)(4)(5)	similarity.py + estimator.py（纯逻辑）	本地 CPU 单测，对拍 validate_mc_estimator.py；detach 命门测试已预置（tests/test_estimator_detach.py），完成后需接入真实实现
4	Peak-entropy 调度器	§3.2.3 式(6)(7)	chunking.py（纯逻辑）	本地 CPU 单测：toy 熵序列上验证 chunk 选择与合并
5	完整 OmniOPD	§3.2.4 式(8)	teacher.py（API 客户端+缓存）+ trainer.py（chunk 损失 + KL 锚定）	远程端到端跑通（DeepSeek/MiniMax teacher）
6	评测与消融	§5	数学评测脚本；三个消融开关	MATH-500 子集上 student 有可测提升趋势

章节文档索引

文档	内容	状态
00-roadmap.md	本文	✅
01-paper-code-map.md	论文 §3-§4 精读 + 参考实现全景解剖 + 概念↔代码对照表	✅
02-sft-baseline.md	层 1：SFT 与数据管线	✅ 待读
03-whitebox-opd.md	层 2：token 级 KL 蒸馏及其脆弱性（含 §6.1 远程实证）	✅ 已关账
04-mc-estimator.md	层 3：语义相似度 φ + MC 估计 + 贝叶斯平滑（式3/4/5）	✅ 待读
05-entropy-chunking.md	层 4：熵调度	⬜
06-omniopd-full.md	层 5：完整损失与 teacher 客户端	⬜
07-eval-ablation.md	层 6：评测与消融	⬜

关键设定（与论文默认对齐，规模缩小）

参数	论文默认	本项目	说明
chunk 数 M	10	10	每条轨迹审计的 chunk 数
rollout 数 N	10	10	每个 chunk 的 teacher MC 采样数（§4.2 证明 N=10 是甜点）
chunk 长度 C	50	50	token 数
先验强度 α	1.0	1.0	chunk_alpha，Dirichlet 平滑
相似度 φ	edit_distance（§5.1）	edit_distance	⚠️ 代码默认 rouge1（config L298）与论文默认背离，须显式指定
KL 锚权重 β	0.1（§5.1）	0.1	⚠️ 代码默认 mc_kl_weight=0 与论文背离，须显式指定
训练数据	DAPO-Math-17K（prompt-only）	同（层 1 先抽 ~1k 子集控制 API 成本）	一份数据服务层 1-6；学生升到 1.7B 后可直接对表论文 Table 1
Student	Qwen3-1.7B / 4B	Qwen3-0.6B	跑通优先；升级 1.7B 即可与论文对比
Teacher	Qwen3-32B / Claude-4.5-Haiku / Gemini-2.5-Flash	MiniMax-M3（自建 new-api 网关，OpenAI 兼容；2026-07-18 由 DeepSeek 改定）	logit-free 主路径；M3 是 reasoning 模型，思考段入库前剥离（teacher.py strip_think）
SFT 基线定义	teacher rollout 上的离线蒸馏（非人写答案）	同	对应参考实现 _generate_teacher_completions + JSONL 缓存路径