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可移植的奖励调优：实现不同预训练模型之间可重复使用的微调
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出“可移植的奖励调优”（PRT）原则，以解决基础模型因知识过时而需频繁微调的问题。实验结果表明，基于PRT的模型在视觉和语言任务上具有与现有方法相当的准确性，同时降低了推理成本。
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关键要点
- 提出了可移植的奖励调优（PRT）原则，解决基础模型因知识过时而需频繁微调的问题。
- PRT将微调重构为奖励最大化，避免了额外的推理开销。
- 实验结果表明，基于PRT的模型在视觉和语言任务上具有与现有方法相当的准确性。
- 基于PRT训练的模型降低了推理成本。
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