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AI 综述
卡内基梅隆大学发表论文,提出预训练、微调与强化学习(RL)可共享同一训练规则,混合各阶段数据往往优于分阶段训练。论文将MaxRL重构为对模型自身正确答案的似然训练,使一个训练器能按任意比例混合预训练文本、精选数据与RL样本。在0.76B模型上,数学RL阶段混入5% midtraining数据后,MBPP+达到32.69%,分阶段训练为29.81%。目前该工作以论文形式公开,尚无后续进展。
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卡内基梅隆论文：预训练、微调与RL可统一为单一训练规则事件进展
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- 来源：Rohan Paul
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10月31日
Rohan Paul
卡内基梅隆论文：预训练、微调与RL可统一为单一训练规则
卡内基梅隆大学论文提出，预训练、微调与RL可共享同一训练规则，混合各阶段数据往往优于分阶段训练。作者将MaxRL重构为对模型自身正确答案的似然训练，使一个训练器能按任意比例混合预训练文本、精选数据与RL样本。在0.76B模型上，数学RL阶段混入5% midtraining数据后MBPP+达32.69%，分阶段训练为29.81%。