AITP
精选全部 AI 动态AI 日报Agent 接入关于更新日志信源提报反馈
登录 / 注册
AITOP
全部 AI 动态
AI 相关资讯全量信息流
全部博客资讯推文论文
全部模型产品行业论文技巧
标签:Q-target框架×
6月16日
20:46
AITOP6月16日 20:46
600亿美元买下Cursor,xAI终于拿到了编程工具,但真正值得跟踪的或许不是AI600亿美元买下Cursor,xAI终于拿到了编程工具,但真正值得跟踪的或许不是AI
6月12日
12:57
AITOP6月12日 12:57
Claude代码里藏了个20260612,18个月后的AI记忆革命已经开始倒计时
6月11日
15:28
AITOP6月11日 15:28
1107 vs 303:谷歌悄悄开源了一个“拆打字机”的模型,把大模型速度翻了4倍
15:23
AITOP6月11日 15:23
DiffusionGemma颠覆文本生成?自回归模型的“统治”要结束了
15:07
AITOP6月11日 15:07
每秒1107个token,Google开源的扩散模型为什么能改变本地推理格局?
6月10日
11:05
11:05arXiv cs.LG@Tong Xie, Yuanhao Ban, Yunqi Hong, Sohyun An, Yihang Chen, Cho-Jui Hsieh
精选
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
精选全部日报登录