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V4后训练换代：OPD替代混合RL，十余个专家模型蒸馏为一
Le nouveau processus comporte deux étapes. Premièrement, pour les domaines tels que les mathématiques, le code, les agents et le suivi d'instructions, des modèles experts de domaine sont entraînés séparément sur la base du pipeline V3.2. Chaque expert subit d'abord un fine-tuning puis un apprentissage par renforcement avec GRPO.
Deuxièmement, en utilisant l'OPD multi-enseignants, les capacités d'une dizaine d'experts sont distillées dans un modèle unifié : l'élève, sur ses propres trajectoires générées, effectue une distillation logit sur l'ensemble du vocabulaire avec divergence KL inverse pour chaque enseignant. Grâce à l'alignement au niveau des logits, les poids des multiples experts sont combinés dans un espace de paramètres unifié, évitant les conflits de capacités courants dans le weight merging traditionnel et le mixed RL.
Le rapport propose également le Generative Reward Model (GRM, modèle de récompense génératif) : pour les tâches difficiles à vérifier avec des règles, on n'entraîne plus de modèle de récompense scalaire traditionnel. Au lieu de cela, on entraîne un GRM avec des données RL guidées par une rubrique, permettant au réseau acteur d'assumer à la fois la génération et l'évaluation. Avec un petit nombre d'annotations humaines diversifiées, il peut généraliser à des tâches complexes.
(Source : BlockBeats)