待验证50% 置信事实精确时间
Together Post-Training 服务中，训练方法支持监督微调和强化学习，且定制模型归客户所有。
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来源数
50%
置信度
中期 (~90 天)
时效性
2026/10/24
首次发现
有效期至：2027/1/22
来源
Together推出后训练服务：用SFT和RL定制专属开源模型
twittertogethercompute2026/10/19
涉及实体
相关事实
待验证post-training平台将分布式训练框架、环境管理、实验追踪和算力调度封装为托管服务，用户只需提供数据与奖励逻辑即可启动实验。79% 相似待验证研究者强调需要在训练完成后跨多个语境进行系统性的后训练对齐评估77% 相似待验证Together 后训练平台提供 Recipe（配方）作为可运行的后训练模板，覆盖常见训练范式，用户可以在此基础上替换数据、奖励逻辑和超参数。76% 相似已验证自监督学习是预训练阶段的核心范式，模型通过下一个词预测任务从数据本身构造训练信号76% 相似待验证Managed Training 由平台承担大量底层运维与调度工作，使团队无需自建训练集群即可完成模型定制75% 相似
引用此条事实
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/1093195MCP
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