模型训练与对齐

本分类共 9 个专题 · 761 道题

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共 761 道题

排序:

6237
实现 PPO 的采样、优势估计与策略更新流程。
模型训练与对齐强化学习与奖励
代码题
深入
6305
对小模型进行强化学习时,训练设计相较大模型应如何调整?
模型训练与对齐强化学习与奖励
方案设计
进阶
0083
如何提升 Agent 的长程任务能力?
模型训练与对齐预训练、续训与 SFT
方案设计已有答案
进阶
0086
如何判断强化学习带来的实际收益?
模型训练与对齐强化学习与奖励
项目深挖已有答案
进阶
0212
为什么先做 Step-level SFT 再做 GRPO 可能更稳定?
模型训练与对齐强化学习与奖励
原理机制
进阶
0259
GUI Agent 奖励如何确认环境状态真实改变,而非只看起来完成?
模型训练与对齐强化学习与奖励
方案设计已有答案
进阶
0273
SFT 与偏好数据如何构建,如何控制数据污染和分布偏移?
模型训练与对齐偏好对齐
方案设计
进阶
0278
工业故障诊断项目如何排除测试污染与 Judge 偏差,证明训练策略收益?
模型训练与对齐Verifier 与训练评测
效果评估
深入
0381
资源受限的微调中,如何判断学习率过高或过低?
模型训练与对齐训练框架、调参与排障
故障排查
进阶
0604
DPO 中好坏样例生成概率都下降的问题如何理解?
模型训练与对齐偏好对齐
原理机制
进阶