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V4 actualización post-entrenamiento: OPD sustituye a RL híbrido, destilando una docena de modelos expertos en uno.
El nuevo proceso consta de dos pasos. Primer paso: para áreas como matemáticas, código, Agent, seguimiento de instrucciones, se entrenan respectivamente modelos expertos en el dominio basados en el pipeline de V3.2. Cada experto primero se afina y luego se entrena con refuerzo mediante GRPO. Segundo paso: usando OPD multi-maestro, se destilan las capacidades de más de diez expertos en un modelo unificado: el estudiante, sobre sus propias trayectorias generadas, realiza destilación de logits de vocabulario completo con divergencia KL inversa para cada maestro, y mediante la alineación a nivel de logits se fusionan los pesos de múltiples expertos en un espacio de parámetros unificado, evitando los conflictos de capacidad comunes en la combinación de pesos tradicional y mixed RL.
El informe también propone Generative Reward Model (GRM, modelo de recompensa generativa): para tareas difíciles de verificar con reglas, ya no se entrena un modelo de recompensa escalar tradicional, sino que se entrena GRM con datos de RL guiados por rúbrica, permitiendo que la red actor asuma simultáneamente capacidades de generación y evaluación, y con una pequeña cantidad de anotaciones humanas diversas se puede generalizar a tareas complejas.
(Fuente: BlockBeats)