算法论文8
DFT：改进 SFT 泛化能力的新方法
深度学习自然语言处理
AI 摘要
编辑部论文指出，SFT 泛化能力弱于 RL 且存在过拟合问题。通过数学分析揭示其缺陷根源，提出 DFT 方法。实验显示 DFT 在数学推理任务超越 SFT 和复杂 RL 方法，为模型对齐开辟新路径。
阅读原文 · 深度学习自然语言处理
Make SFT Great Again！从SFT到DFT：一权重之差，泛化之跃
大型语言模型的监督微调（SFT）简单高效，但泛化能力弱于强化学习（RL）。本文直击 SFT 核心缺陷，揭示其泛化瓶颈源于隐含的“病态奖励结构”，并提出仅需单行代码修改的动态微调（DFT），实验表明其效果显著。
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