研究指先微調後強化學習存斷層 多模態訓練須補課
有研究檢視多模態大模型「先監督微調、後強化學習」的慣常流程,發現微調階段可能引入偏差與欠優化行為,令強化學習階段變相「還債」;業界近年聚焦強化學習算法改進,兩階段之間的銜接斷層卻鮮被正視。
隱形斷層
多模態大模型的後訓練長期遵循「先SFT、後RL」兩步走,彷彿天經地義;新研究發現,微調非但沒有為強化學習鋪路,反而在悄悄挖坑,形成被忽視的隱形斷層。


IXThinker 會員內容
呢篇係 Archive 內容。登入即可解鎖全文,仲有成個 15,000+ 篇、每日更新嘅 AI 動態資料庫。
免費登入/註冊解鎖全文 →Google 或電郵地址即可,即刻解鎖。
