English(EN) Unifying ICL, SFT, KL-Regularized RL Through a Bayesian Lens

新论文通过贝叶斯视角统一LLM训练方法

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-09-07 04:00

一篇新论文提出了一个统一的贝叶斯框架，用于理解各种大型语言模型（LLM）的训练和评估范式，包括监督微调（SFT）、上下文学习（ICL）和KL正则化强化学习（RLHF/RLVR）。所提出的方法将这些方法视为对广义贝叶斯或Gibbs后验的不同类型的投影，区分了权重空间和上下文内投影。这种视角旨在阐明令人费解的经验结果，并为现代推理管道（如DeepSeek-R1和o1风格模型中使用的管道）提供见解。 AI

影响提供了一个统一的理论框架，可能带来更有效和更强大的LLM训练技术。

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arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Junxin Fan · 2026-09-07 04:00

通过贝叶斯视角统一ICL、SFT和KL正则化RL

arXiv:2609.05111v1 Announce Type: new Abstract: Large language models are now trained and evaluated under a diverse set of paradigms: supervised fine-tuning (SFT), few-shot in-context learning (ICL), KL-regularized RLHF/RLVR, on-policy distillation (OPD), and test-time reasoning …

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