算法论文8
论文提出SFT监督微调新范式
深度学习自然语言处理
AI 摘要
论文指出，监督微调（SFT）用负对数似然（NLL）作目标，泛化能力受限。提出概率基目标家族和“模型能力连续体”概念，实验表明不同模型能力下目标表现不同，为LLM后训练提供优化路径。
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超越对数似然：模型能力连续体下的监督微调新范式
论文挑战监督微调（SFT）用负对数似然（NLL）作训练目标的默认设定，提出基于概率的目标家族，引入“模型能力连续体”概念，分析不同目标在不同模型能力下的表现，为模型后训练提供新优化方向。
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