一项新的研究论文表明，训练单个 Transformer 层可以实现大部分，有时甚至超越大型语言模型中全参数强化学习（RL）适应的性能提升。这一发现挑战了普遍认为所有层在 RL 后训练中都做出同等贡献的假设。研究观察到，无论模型家族、RL 算法或任务领域如何，RL 收益高度集中在少数中间层，并且层排名在不同配置下保持一致。 AI
影响 通过专注于特定层，有望实现更高效的大型语言模型微调，降低计算成本。
排序理由 研究论文，详细介绍了 Transformer 层对 RL 训练贡献的新发现。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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