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人工标注

LLM 的 SFT 与 RL：差异几何？

LLM 的 SFT 与 RL：差异几何？
在大型语言模型（LLM）的训练领域，监督微调（SFT）和强化学习（RL）是两种备受瞩目的训练策略。 尽管它们各自有着独特的机制和侧重点，但笔者经过深入研究和实践观察发现，二者之间的差别并非如表面上那般显著，以下是具体的分析与对比。 一、核心原理的相近性SFT 的本质 ：SFT 主要是利用标注好的数据集对预训练的 LLM 进行进一步训练，通过最小化模型输出与标注答案之间的差异，来调整模型的参数。
6/6/2025 4:10:00 AM
小智
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