EMNLP2025 | SFT与RL的结合,vivo AI Lab提出新的后训练方法
监督微调(SFT)和强化学习(RL)微调是大模型后训练常见的两种手段。通过强化学习微调大模型在众多 NLP 场景都取得了较好的进展,但是在文本分类场景,强化学习未取得较大的进展,其表现往往不如监督学习。
监督微调(SFT)和强化学习(RL)微调是大模型后训练常见的两种手段。通过强化学习微调大模型在众多 NLP 场景都取得了较好的进展,但是在文本分类场景,强化学习未取得较大的进展,其表现往往不如监督学习。
我们已经进入了大模型时代,越来越多的应用依赖大模型的能力,可以说大模型已经成为智能化基础设施的核心组成部分,支撑着语言,视觉分析,智能驾驶,机器人等各种下游应用。
我们已经进入了大模型时代,越来越多的应用依赖大模型的能力,可以说大模型已经成为智能化基础设施的核心组成部分,支撑着语言,视觉分析,智能驾驶,机器人等各种下游应用。