紧急求助:NOVELL SFT3 软件,哪里有下,我公司数据库升级急需该软件

tanye 2001-08-02 10:28:36

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tanye 2001-08-06

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sos

caolei1974 2001-08-02

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帮你找

Methodor 2001-08-02

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现在一般NOVELL用的比较少~~
我中午看看能否找到~~

tanye 2001-08-02

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有没有人知道啊

帮帮忙

tanye 2001-08-02

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大家不要光看戏啊,
一定重金相谢

tanye 2001-08-02

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SOS 紧急

在大型语言模型（LLM）的微调技术演进中，监督微调（Supervised Fine-Tuning, SFT）和强化微调（Reinforcement Fine-Tuning, RFT）代表了两种截然不同的训练范式。理解它们的定义与背景，是探索现代语言模型优化路径的基础。RFT（强化微调）作为LLM微调领域的前沿技术，正在重塑模型优化的方法论体系。与SFT（监督微调）相比，其核心价值体现在三个维度：首先，通过引入基于规则的Grader评分系统，RFT构建了动态反馈闭环。

本文纯瞎聊，单纯分享一下我和知乎@真中合欢，以及大哥大姐，在茶余饭后拌嘴瞎聊的一些内容。本文不包含任何理论推导、实验证明，大家当个乐子读读就好了。我们聊的问题是：在知识掌握层面上，sft 后的模型为什么不如 pretrain 模型效果好？或者说，为什么 sft 后的模型在知识掌握上会有幻觉？首先，我们从统计学的角度出发：sft 数据和 pretrain 数据的分布差异太大，这种分布的偏离导致模型产生幻觉。

V-SFT(V5.4.46.0)-Update 富士触摸屏升级软件。

本文研究了监督微调(SFT)和强化学习(RL)对大型语言模型数学与代码推理能力的影响。研究采用分阶段RL训练方法，使用AceReason-Nemotron系列模型进行实验。结果表明：增加SFT数据集的独特提示数量和响应数量均能提升模型性能；RL训练可显著缩小不同SFT初始化模型间的差距；8K阶段的RL训练虽可能暂时降低性能，但对后续训练至关重要。最终得到的AceReason-Nemotron-1.1-7B模型在数学和代码基准测试中表现卓越，在7B规模模型中取得领先成绩。

也就是说：从发散到趋同，DeepSeek 的公式把梯度上升这个概念重新解释了一下，让它成了 SFT（监督微调）和 RL（强化学习）技术（比如 DPO、PPO、GRPO）之间的一个共同主线。更重要的是，这种创新可能会推动算法改进的“比例律”（即算法性能随着规模增长而提升的规律），让 AI 的能力随着数据量和计算资源的增加而更快地提升。此外，统一的方法简化了“令牌化奖励”（用明确的规则奖励 AI 的行为），使 AI 的输出更符合社会目标（比如公平、正义等）。其他所有论文要么是事后显而易见的，要么是巧妙的优化。

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