算法论文8
MIT研究:RL后训练遗忘少,揭示遗忘定律
机器之心
AI 摘要
麻省理工学院研究:对比SFT和RL两种后训练方式,发现RL在学习新技能时更能保留旧能力。提出遗忘定律,证明新任务KL散度可预测遗忘,为持续学习系统设计提供新思路。
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SFT远不如RL?永不过时的剃刀原则打开「终身学习」大模型训练的大门
现代AI系统学习新任务时会灾难性遗忘旧知识,限制其持续学习能力。麻省理工学院研究者对比SFT和RL后发现,相同性能下RL更不易遗忘,提出遗忘定律,解释了RL优势源于其on - policy特性。

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