RLHF 训练下 Temperature=1.0 优于经验值
jessi_cata · x · 2026-08-17
讨论指出，'temperature < 1.0' 是过去依赖群体智慧的经验性启发，但现在的强化学习(RL)已超越该策略，且在 temperature=1.0 下效果更好。核心观点在于，temperature 1.0 才是对应于训练过程中 next token prediction 优化的真实条件分布；任何低于 1.0 的设置大多是对已学习决策空间的启发式压缩。
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