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标签：Q-target框架×
6月11日
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6月10日
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11:05arXiv cs.LG@Tong Xie, Yuanhao Ban, Yunqi Hong, Sohyun An, Yihang Chen, Cho-Jui Hsieh
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该论文重新审视了监督微调（SFT）的传统做法，指出最大化每个token的似然可能因噪声或与模型先验不一致而效果不佳。作者提出将SFT视为目标分布设计问题，并引入Q-target框架，将监督分解为对观测token的依赖程度和剩余概率的分配方式。基于此，他们提出了Target-SFT方法，直接根据期望的目标分布构建训练目标。在十个推理数据集-模型组合的实验中，Target-SFT一致优于现有方法，展示了基于目标的设计原则的有效性。这项工作为SFT提供了更统一的视角，并开辟了更广阔的搜索空间。
论文监督微调目标分布设计Q-target框架推理模型LLM训练
推荐理由：做LLM微调的团队终于有了一个更系统的设计框架——Target-SFT直接告诉你如何选择目标分布，而不是盲目拟合每个token。做推理模型优化的开发者建议试试，效果在多个数据集上都有提升。
原文
6月1日
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5月29日
08:02
AITOP5月29日 08:02
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