正文:2025年11月17日,前Meta研究员田渊栋团队发布了一篇关于大模型强化学习(RL)训练现象的研究论文。研究聚焦于RL训练虽显著提升性能,却仅改变极少数参数的奇特现象。论文提出‘三门理论’,揭示了RL参数更新背后的深层机制:KL锚定限制漂移,模型几何引导低曲率方向优化,bfloat16精度过滤微小变化。实验表明,RL更新稀疏度高达36%-92%,远超监督微调(SFT)的0.6%-18.8%。此外,研究发现传统参数高效微调方法在RL中效果不佳,主成分权重更新常导致不稳定。论文为RL算法设计提供了新思路。
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