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GFT：从模仿到奖励微调，基于无偏分组优势与动态系数校正

深度2026年4月15日37 分钟阅读
最有趣的发现是：监督微调（SFT）可被解释为具有极端稀疏隐式奖励的策略梯度优化特例，这导致了单一路径依赖和梯度爆炸等问题。本文适合自然语言处理、强化学习领域的研究者及大模型训练工程师阅读。
本文编译自 GFT: From Imitation to Reward Fine-Tuning with Unbiased Group Advantages and Dynamic Coefficient Rectification，版权归原作者所有。

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