Meta研究员主张先充分SFT再投入RL
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Meta研究员主张先充分SFT再投入RL
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AI 综述
Meta 研究员 Dimitris Papail 提出，模型训练应先尽可能完成高质量的监督微调（SFT），再进入强化学习（RL）阶段；他称，否则 RL 的投入回报可能很差。 这是一项关于训练资源顺序与性价比的个人判断，并非已验证的通用结论，由此引发了训练圈对 SFT 和 RL 阶段应如何分配投入的讨论。
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最新进展11月6日 03:45
Meta 研究员 Dimitris Papail：动 RL 前先做足 SFT报道时间线
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11月6日
- AGI HuntMeta 研究员 Dimitris Papail：动 RL 前先做足 SFT
Meta 研究员 Dimitris Papail 提出，训练时应先尽可能完成高质量 SFT，再进入 RL 阶段，否则 RL 的投入回报会很差。该观点引发训练圈对 SFT 与 RL 阶段资源分配和性价比的讨论。
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