LLM 模型训练后食谱通过新的蒸馏技术不断发展

对大型语言模型训练后食谱的回顾显示，过去一年取得了显著的进展。历史上，模型遵循监督微调（SFT）、奖励建模和强化学习（RL）的流程。然而，2024 年的最新进展以及对 2025-2026 年的预测表明，正朝着更复杂、多阶段的流程转变。这些流程包括直接偏好优化（DPO）和来自人工智能反馈的强化学习（RLAIF），以及面向前沿模型的、值得注意的多教师策略内蒸馏（MOPD）的出现。 AI

影响 理解不断发展的 LLM 训练方法对于优化模型性能和效率至关重要。

排序理由 该集群是对现有和预测的 LLM 训练食谱的回顾和讨论，而不是新的发布或研究论文。

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