待验证50% 置信事实精确时间
后训练是大语言模型从预训练完成到真正可用之间的关键环节,涵盖监督微调(SFT)、指令对齐、RLHF/DPO 等技术手段
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/11
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证后训练通常涵盖监督微调(SFT)、强化学习对齐(RLHF/RLAIF)以及领域适配微调,视觉推理模型还涉及视觉指令微调80% 相似已验证「后训练」(Post-training)是预训练完成后的对齐与能力强化阶段,通常包括SFT、RLHF及基于过程奖励模型的强化学习(如GRPO、DAPO)79% 相似已验证从预训练检查点到可商用产品需经历监督式指令微调(SFT)和基于人类反馈的强化学习(RLHF)两个后训练阶段79% 相似已验证大模型训练经历三个核心阶段:预训练、有监督微调(SFT)和偏好对齐77% 相似待验证一个典型的后训练流水线是:预训练 → 监督微调(SFT)→ 偏好优化(RLHF / DPO / GRPO)76% 相似
引用此条事实
Stable URI
https://kongchang.com/claim/995955API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/995955MCP
get_claim(id=995955)