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RM-OPD
RM-OPD
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新的LLM研究解决了蒸馏、奖励建模和RL训练后问题
近期研究探讨了LLM训练后技术，包括知识蒸馏和奖励建模。一项研究表明，在不相关的任务上蒸馏模型仍然可以印刻教师的安全倾向，这表明除了纯粹的能力之外，还需要审计教师的行为。另一项开发RM-OPD，展示了一个超越其专业教师的蒸馏生成奖励模型，为有效整合多个奖励模型提供了一种方法。此外，CleanRM和VASPO等方法分别旨在改进带噪声反馈的奖励建模和提高RL训练后的效率。
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新研究改进LLM的同策略蒸馏；OpenAI应对模型提取
多篇研究论文探讨了同策略蒸馏（OPD）的高级技术，这是一种通过在训练过程中使用教师模型指导学生模型来提高语言模型性能的方法。这些论文引入了函数空间策略优化（FSPO）、f-OPD、RM-OPD、OPMD、PreSO、Fisher Utility Weighting（FUW）和DTDD等新方法，旨在稳定训练、提高效率并增强推理能力。OpenAI还报告称挫败了一场旨在提取受保护模型推理的活动，凸显了模型安全方面的持续努力。