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发布时间: 2026-07-11 · 来源: 数码产品评测 · 阅读量: 4019
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因此,我们可以把后训练理解为对模型输出分布的重新塑造。本文重点讨论三种后训练方法: 监督微调(Supervised Fine-Tuning,SFT):在预先准备好的标准答案上学习; 强化学习(Reinforcement Learning,RL):从当前模型的输出中采样,再根据奖励优化; 在线策略蒸馏(On-Policy Distillation,OPD):由学生生成轨迹,再由教师在学生实际访问的状态上提供逐 token 指导。

他区分了两种情形:正当的 AI 蒸馏在开放创造生态中有重要作用,但“以窃取美国专有技术为目的的大规模、隐蔽的工业级蒸馏”不可接受。

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