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2025-06-21 22:25:14 60人关注
检索增强预训练框架MaskSearch：让AI更聪明地“找答案”
检索增强掩码预测（RAMP）任务通过结合检索机制与掩码语言建模，有效提升了模型在知识密集型任务中的表现。监督微调（SFT）与强化学习（RL）相结合的方法显著优化了模型的生成质量，其中SFT提供基础能力训练，RL则通过奖励机制进一步细化输出。课程学习策略采用从简单到复杂的渐进式训练方案，使模型能够逐步掌握复杂任务，这种分层训练方法不仅提高了学习效率，还增强了模型的泛化能力。实验表明，这种组合方法在多个基准测试中取得了优于传统单一训练方式的性能表现。