正例自举后训练提升模型能力

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   AGI Hunt

   AllThingsApx 团队提出仅用正例自举后训练：235B 模型写出与人类难以区分的科学文本

   AllThingsApx 团队提出仅用正例的自举式后训练方法，无需负样本或对比数据即可提升模型能力，并用 235B LLM 生成与人类文本难以区分的科学写作。该方法已在算术、分子结构、科学写作三类任务上验证有效。NIH 基金申请书写作中，模型从 step 0 的泛泛表述变为 step 2000 时具体、假设驱动的答案。

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