算法论文8
CMU:揭秘RL对推理语言模型的影响
机器之心
AI 摘要
卡耐基梅隆大学研究者:仅预训练有提升空间且RL数据针对能力边界时,RL才有增益;情境泛化需少量预训练;中期训练能提升性能;过程级奖励可减少奖励破解。
阅读原文 · 机器之心
RL是「点金石」还是「挖掘机」?CMU 用可控实验给出答案
卡耐基梅隆大学研究者构建基于GSM - Infinite的可控合成数据框架,分析预训练、中期训练和RL对模型推理泛化能力的影响,调和了RL有效性的不同观点,为改进训练策略提供基础。

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