论文《大型语言模型的后训练综述》
arxiv.org/pdf/2503.06072
本文全面探讨了大型语言模型（LLMs）的后训练方法，系统梳理了从2018年ChatGPT的初步对齐策略到2025年DeepSeek-R1推理能力提升的演变历程。文章详细分析了后训练的五大核心范式：微调（Fine-tuning）、对齐（Alignment）、推理（Reasoning）、效率（Efficiency）和集成与适应（Integration and Adaptation），并提出了一个结构化的分类体系，涵盖技术、数据集和应用领域。通过深入研究这些方法的发展、挑战和应用，本文为未来的研究提供了方向，并强调了大型推理模型（LRMs）在提升推理能力和领域灵活性中的重要作用。作为首个全面综述后训练技术的研究，本文不仅整合了近年来的最新进展，还为未来大型语言模型的发展奠定了坚实的理论基础。
AI生活指南 AI创造营
