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正文:2025年7月,CMU研究团队发布论文指出,训练大语言模型的数学能力可能对其通用领域表现产生负面影响。研究评估了20多个模型在数学推理、其他推理任务及非推理任务上的表现,发现采用监督微调(SFT)的模型常出现负迁移,尤其在非推理任务上表现更差;而强化学习(RL)训练的模型则展现出更强的迁移能力与泛化性。通过PCA分析和Token分布偏移实验,研究进一步表明RL微调对模型原有知识的保留更优,同时提升了特定领域的逻辑能力。研究认为,强化学习可能是实现可迁移推理的关键。论文已发布于arXiv。

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