2024年12月12日 · 从 OpenAI 展示的内容中，我们可以这么理解：RFT 就是针对给定 prompt，产生一些包含 cot 的 response ，再通过一个 verifier 来判断 response 是否正确，作为信号来指导模型进行参数更新。 抛开 cot 过程不谈，如果我们把这套流程的 verifier 换成 reward_model ，这个流程看上去是不是感到很熟悉？ —— 那就是最传统的基于 PPO 的 RLHF。 好，目前为止，在我的认知中，RFT 和 RLHF 唯一的区别就是，它的 return (reward 信号) 是通过 verifier 算出来 …

2025年1月21日 · rft是一种更为复杂的微调方法，主要步骤如下： 1. 数据生成：首先使用预训练模型生成大量的候选输出。 2. 筛选过程：通过某种筛选机制（如人工评审或自动评分系统）从这些候选输出中挑选出高质量的样本。 3. 模型训练：使用筛选后的高质量样本对模型进行 ...

2024年12月9日 · OpenAI年终大戏第二场推出了 强化微调RFT (Reinforcement Fine-Tuning)，它可以让你用几十到几千个的训练数据，为特定的复杂任务构建专家模型，加强了模型如何处理类似问题的推理，微调后的o1-mini得分提高80%，反…

OpenAI最近推出的强化微调（Reinforcement Fine-Tuning, RFT）技术，展示了推理基础模型的巨大潜力，并为模型微调提供了全新的范式。然而，如何让这些通用推理模型在特定领域任务中表现出色，仍然是一个巨大的挑战。

在 OpenAI 最新活动“2024-12D”中，公司宣布扩展其“Reinforcement Fine-Tuning”（RFT，强化微调）研究计划，旨在帮助开发者创建定制化专家 模型，以优化其在复杂领域任务中的表现。 这一计划让 RFT 技术成为关注焦点，但也引发了一个问题：RFT 是否只是 RLHF（Reinforcement Learning with Human Feedback）的新变种？ 二者的差异是什么？ 本文将深入解析 RLHF 和 RFT 的核心理念，展示二者的流程图，并通过代码示例展示其实际应用，帮助读者理解这两种技术 …

2024年12月13日 · 从 OpenAI 展示的内容中，我们可以这么理解：RFT 就是针对给定 prompt，产生一些包含 cot 的 response ，再通过一个 verifier 来判断 response 是否正确，作为信号来指导模型进行参数更新。 抛开 cot 过程不谈，如果我们把这套流程的 verifier 换成 reward_model ，这个流程看上去是不是感到很熟悉？ —— 那就是最传统的基于 PPO 的 RLHF。 好，目前为止，在我的认知中，RFT 和 RLHF 唯一的区别就是，它的 return (reward 信号) 是通过 verifier 算出来 …

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2024年12月19日 · 从 OpenAI 展示的内容中，我们可以这么理解：RFT 就是针对给定 prompt，产生一些包含 cot 的 response ，再通过一个 verifier 来判断 response 是否正确，作为信号来指导模型进行参数更新。 抛开 cot 过程不谈，如果我们把这套流程的 verifier 换成 reward_model ，这个流程看上去是不是感到很熟悉？ —— 那就是最传统的基于 PPO 的 RLHF。 好，目前为止，在我的认知中，RFT 和 RLHF 唯一的区别就是，它的 return (reward 信号) 是通过 verifier 算出来 …

2024年12月7日 · 强化微调（rft）是一种通过奖励驱动的训练循环来完善大型语言模型知识的技术。前沿模型是了不起的通用语言模型。它们中的佼佼者能胜任翻译、辅助、编程等多种任务。

The Loom is used for by the tradeskills Outfitting and Butchering to create goods such as armor, and transform various hides into their respective leathers. You can find a Loom in most camps/cities that have a Outfitting trainer, and it's usually located near them.