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Thinking Machine:小模型训练新方法性价比高
量子位
AI 摘要
Thinking Machine创始人、OpenAI前CTO Mira Murati转发新研究,提出On - Policy Distillation方法,结合RL与微调优势。实验显示训练小模型效率高,还能解决AI“灾难性遗忘”,核心作者是Kevin Lu。
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Thinking Machine新研究刷屏!结合RL+微调优势,小模型训练更具性价比了
Thinking Machine新研究提出On - Policy Distillation方法,结合RL与微调优势。该方法让学生模型每步由教师模型指导,用KL散度评估分歧。实验表明其训练小模型性价比高,还能解决AI“灾难性遗忘”问题。

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