@neural_avb: 如果你仔细想想，2026年的LLM训练其实是一个三步循环：- 用一些数据训练 - 内部测试/运行分类评估…

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摘要

这条推文概述了2026年LLM训练的三步循环：用数据训练、运行评估、为表现不佳的任务添加合成数据。它强调了通过开源模型和廉价API进行合法蒸馏的易得性，并指出仅凭推理轨迹训练就能获得高分。

如果你仔细想想，2026年的LLM训练其实是一个三步循环： - 用一些数据训练它 - 内部测试/运行分类评估 - 为它表现不佳的任务类型添加新的合成数据 开源语言模型及其API定价非常宽松，以至于合法蒸馏数据集的创建现在对每个人都触手可及。 你只需要完善第二步和第三步的决策技能。这现在就是游戏的一半。仅用数百万条推理轨迹进行训练，就能在许多RLVR任务上直接获得高达60%的奖励分数。仅通过蒸馏，你就能获得2024年的模型，甚至在你进行强化学习之前——仔细想想这一点。 用300美元的预算，一个月内就能得到一个相当不错的7B参数模型，然后你可以和你女朋友分享。 今天就开始进行SFT最大化
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缓存时间: 2026/06/09 01:36

仔细想想，2026年的大语言模型训练其实就是三步循环：

  • 用某些数据训练它
  • 内测/分类评估它的表现
  • 在它表现不佳的任务类型上添加新的合成数据

如今开源语言模型及其API定价非常宽松，几乎人人都能轻松创建合法的蒸馏数据集。

你只需要完善在第二步和第三步的决策能力。这基本上占了现阶段的半壁江山——仅靠用数百万条推理轨迹进行训练，就能在许多RLVR任务上直接拿到60%的奖励分数。即使不做强化学习，光靠蒸馏你也能拥有一款2024年的模型——仔细想想吧。

花300美元预算，一个月内就能训练出一个不错的70亿参数模型，然后还能分享给你的女朋友。

现在就开搞SFT最大化吧。

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