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提出了 EKSFT，一种面向大型语言模型的选择性微调方法，该方法掩码具有高熵或与参考模型高KL散度的令牌，在注入任务知识的同时保留预训练分布。在数学推理基准上的实验表明，它优于标准SFT，并改进了后续的RL微调。