10月 31 2026 0 基盤モデルの事前学習からRLまでを単一の尤度学習に統合する訓練法 投稿者: 亜美と智也のAI論文解説 編集部 基盤モデルの事前学習・中間学習・SFT・RLを、データの混合比率を変える単一の最尤学習として扱う枠組み。RLも成功例への尤度フィッティングと見なし、同一の重み付き損失と共有バッファで静的データと生成データを混ぜる。
7月 11 2026 0 大規模コーパス向けデータ精製フレームワーク「UltraX」:関数呼び出しで高品質・高効率を両立 投稿者: ユウ TL;DR UltraXは、大規模な事前学習コーパス向けに、挿入・削除…