观点：LLM 训练应在采样温度下进行，RL 需保持规范温度
kalomaze · x · 2026-08-21
针对是否应调整 LLM 温度的问题，作者提出了肯定的“柏拉图式理想”观点：
- 训练与采样一致性：模型训练时的条件分布应与下游部署时的采样分布保持一致。
- RLHF 策略：对于基于策略的强化学习（RL），目标本身就是让模型停留在用于部署的规范温度上。
- 核心理念：不要在训练和推理之间引入温度偏差。
所属事件:社区热议 LLM 训练温度一致性与生成模糊丑图成因(2 条相关)→
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