Große Sprachmodelle erwerben während des Vortrainings umfangreiches Wissen, aber Techniken wie überwachtes Feintuning (SFT), Reinforcement Learning (RL) und Online Policy Distribution (OPD) sind entscheidend, um sie an menschliche Absichten anzupassen. Dieser Artikel vergleicht diese Methoden systematisch und konzentriert sich darauf, wie sie die Ausgabeverteilung des Modells von statischen vortrainierten Mustern zu dynamischen, aufgabenoptimierten Verhaltensweisen verschieben. Der Autor erklärt, dass SFT das Modell auf bestimmte Demonstrationen festlegt, RL Erkundung und Belohnungsmaximierung fördert und OPD eine kontinuierliche Rückkopplungsschleife einführt, die katastrophales Vergessen mildert. Für Entwickler und Forscher, die an Modellausrichtung arbeiten, ist das Verständnis dieser Verteilungsverschiebungen für die Gestaltung effektiver Trainingspipelines unerlässlich. Die Analyse ist besonders relevant für diejenigen, die konversationelle KI, Codierungsassistenten oder andere Anwendungen entwickeln, die feinabgestimmte Sprachmodelle erfordern.
Eine tiefgehende Analyse, wie SFT, RL und OPD die Modellverteilungen während des Post-Trainings beeinflussen, mit Erklärungen zu Fähigkeitslernen, Generalisierung und Vergessen.