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Scaling Near-Optimal SFT-RL Annotation Budget Allocation from Small to Large LLMs
arXiv cs.AI · Publié le · 3 min de lecture
En 30 secondes
- Ce qui s'est passé
- Research identifies near-optimal ranges for splitting annotation budgets between supervised fine-tuning and reinforcement learning in LLM post-training.
- Pourquoi ça compte
- Relevant for ML engineers optimizing training costs and annotation allocation with fixed labeling budgets.
- Vigilance
- Near-optimal regions widen with model scale, so small-model findings indicate viable ranges rather than exact optima for larger models.
- llm
- fine-tun
- post-train
- reinforcement learning
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