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Mix RL
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新研究比较了三种整合大语言模型能力的范式
一篇新的研究论文探讨了在采用强化学习和可验证奖励（RLVR）训练的大语言模型中整合能力的三个不同范式。该研究在不同模型规模和多领域基准套件上比较了Merge、Mix RL和多教师在线策略蒸馏（MOPD）。虽然平均性能差异很小，但在特定基准上出现了显著差异，凸显了领域级关系和训练动态的重要性。
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新的MOPD技术可高效集成多种LLM能力
研究人员推出了一种新颖的训练后技术——多教师在线策略蒸馏（MOPD），旨在高效地将多种能力集成到大型语言模型（LLMs）中。该方法解决了融合多样化技能的挑战，通过将专门的强化学习教师蒸馏到学生模型中，其表现优于Mix-RL和Off-Policy Finetune等现有方法。MOPD已成功应用于包括MiMo-V2-Flash在内的工业级模型，证明了其实用性。