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Mitigating Forgetting in Supervised Fine-Tuning and Preference Learning of Large Language Models
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内容提要
研究探讨大型语言模型中监督微调与偏好学习的相互影响，提出新的联合后训练框架。理论证明顺序训练效果不佳，实验显示新框架在相同计算成本下优于传统方法。
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关键要点
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研究探讨大型语言模型中监督微调与偏好学习的相互影响。
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提出新的联合后训练框架。
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理论证明顺序训练效果不佳。
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实验显示新框架在相同计算成本下优于传统方法。
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