卡内基梅隆新论文：预训练、微调与RL可合并为单一训练规则

卡内基梅隆大学新论文提出，预训练、微调与RL可共享同一训练规则，将三者数据按任意比例混合往往优于分阶段训练。作者把一种名为MaxRL的RL方法重构为对模型自身正确答案的似然训练，从而让单一训练器混合预训练文本、精选数据和RL样本。