后训练方法归档

MIT讲解AI模型后训练（Post-Training）方法

上午8时 2025/04/23 作者 NLP工程化

MIT讲解AI模型后训练(Post-Training)方法，涵盖数据构建、训练算法及发展趋势等内容，重点关注数据质量、推荐技术栈、评估体系和模型融合新思路等关键点，适合对指令微调、行业模型优化感兴趣的用户。

上午8时 2025/02/19 作者量子位

OpenAI前员工John Schulman和Barret Zoph分享了他们在后训练阶段开发ChatGPT的经验，并发布了相关PPT。他们讨论了监督微调、奖励模型和强化学习等关键组成部分，以及如何处理拼写错误和其他挑战。