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 2（white-box OPD），代码已完成（U1-U5 全绿，66 单测通过），待远程冒烟
• 层 2 远程冒烟待办（下一步，用户在远程机执行）: bash scripts/train_whitebox.sh sanity（50 步）。三盯：① nvidia-smi 确认 B=4/T=2048 不 OOM（白盒 = student+teacher 两份全词表 logits，§5 估算但未实测，OOM 阶梯：降 B→2、再开 gradient_checkpointing）；② KL loss 曲线应见毛刺（§4.1 梯度爆炸实况，截图留档给层 5 当有界乘子对照）；③ distill/num_gen_tokens_per_step 不塌成 0（生成没空转）。首跑会下载 teacher Qwen3-4B（GB 级）到 /data/zym/hf_cache
• 层 2 代码构成: U1 DistillConfig（configs.py，两温度分名/三处刻意缺席）；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。附带：load_sft_dataset 毛刺已磨平（改吃散装参数，接口回看记录清账）
• 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: 第一/二章全部精讲；第三章已写待读（含 standard 路径解剖三大反直觉点精讲）
• 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	✅ 待读
04-mc-estimator.md	层 3：MC 估计 + 贝叶斯平滑	⬜
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