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后训练方法

MIT讲解AI模型后训练(Post-Training)方法

2025年4月23日8时 作者 NLP工程化

MIT讲解AI模型后训练(Post-Training)方法,涵盖数据构建、训练算法及发展趋势等内容,重点关注数据质量、推荐技术栈、评估体系和模型融合新思路等关键点,适合对指令微调、行业模型优化感兴趣的用户。

分类 开源 标签 Maxime Labonne、 MIT、 人工对比、 后训练方法、 数据质量、 自动化基准 发表评论

ChatGPT后训练方法被OpenAI离职联创公开,PPT全网转~

2025年2月19日8时 作者 量子位

OpenAI前员工John Schulman和Barret Zoph分享了他们在后训练阶段开发ChatGPT的经验,并发布了相关PPT。他们讨论了监督微调、奖励模型和强化学习等关键组成部分,以及如何处理拼写错误和其他挑战。

分类 资讯 标签 Barret Zoph、 John Schulman、 OpenAI、 后训练方法、 奖励模型、 模型对齐 发表评论

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