放弃交叉熵？用强化学习从零预训练大模型的新范式
tokenbender · x · 2026-08-01
传统语言模型预训练依赖交叉熵，死板地认为只有单个 token 是唯一正确的延续。文章介绍了 avatarl 这一新范式，主张在预训练阶段引入强化学习（RL）框架。
- 机制：模型（player）不再受限于唯一答案，而是基于预训练的 critic 模型和真实数据提供连续的奖励信号。
- 优势：允许模型学习语言的丰富分布，对那些合理、和谐的备选 token 给予奖励，从而建立更深刻、细致的语言理解。
所属事件:探索式建模开辟预训练第三轴，被指重造avataRL轮子(8 条相关)→
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