SFT vs RLVR：微调方式如何影响 LLM 置信度校准的实证对比

burkov · x · 2026-10-20

burkov 介绍一篇关于 LLM 置信度校准的研究文章。核心问题：LLM 越来越多地用于内容审核、医疗辅助、金融服务等高风险决策场景，模型不仅要准，还要给出可靠的置信度，让下游系统知道何时该信、何时该转给人类或更大模型。置信度失准时，模型可能「看起来很确定却在犯错」——比如过度自信的安全分类器会悄悄放行有害内容。

文章比较两种主流微调范式：

• 监督微调（SFT）
• 可验证奖励的强化学习（RLVR）

对比维度同时覆盖任务准确率与置信度可信度，回答「常见微调方法如何同时影响两者」这一校准问题。

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