[CL] LLM Post-Training: A Deep D-20250304055738

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2025-03-04 05:57 本条微博链接 [CL] LLM Post-Training: A Deep Dive into Reasoning Large Language Models 网页链接 这篇论文全面梳理了 LLM 后训练领域，创新性地构建了微调、强化学习和测试时扩展三大技术框架，深入分析了各类方法的优劣与最新进展，尤其突出了测试时扩展的计算优化潜力以及 RL 对齐的直接偏好优化趋势，并前瞻性地指出了该领域未来在安全、效率和可解释性等方面的关键挑战与研究方向，为理解和推进 LLM 的后训 ………………………………