算法论文7
CMU:大模型刷数学题训练有陷阱
量子位
AI 摘要
CMU团队研究发现,做数学推理训练对模型在其他领域能力影响与微调方法等有关,其中微调方法最关键。RL微调模型迁移能力强,SFT模型在非推理任务常负迁移,RL似乎是可迁移推理发展关键。
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大模型刷数学题竟有害?CMU评估20+模型指出训练陷阱
CMU团队评估20多个大模型,发现只有强化学习(RL)训练的模型能将数学推理技能广泛迁移到其他任务,监督微调(SFT)训练的模型迁移有限甚至无迁移。研究还探索差异原因,表明RL微调更具优势。

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