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  1. TOOL · CL_58676 ·

    研究：强化学习比监督式微调更能保留大型语言模型电路，减少灾难性遗忘

    一篇新的研究论文探讨了大型语言模型中灾难性遗忘的现象，特别是比较了强化学习（RL）和监督式微调（SFT）。研究发现，虽然SFT能更快地适应新任务，但它会严重破坏模型的内部电路，并导致先前能力的更大程度遗忘。相比之下，RL能保留更多原始模型的电路，尽管任务适应速度较慢，这表明电路的保留是RL在灾难性遗忘方面具有鲁棒性的关键。