Новости

Scaling Near-Optimal SFT-RL Annotation Budget Allocation from Small to Large LLMs

arXiv cs.AI · Опубликовано 1 сентября 2026 г. · 3 мин чтения

За 30 секунд

Что произошло: Research shows how to split annotation budgets between supervised fine-tuning and reinforcement learning for LLM training, with findings that transfer from small to large models.
Почему это важно: Matters for ML engineers optimizing training costs and annotation allocation when post-training language models with fixed labeling budgets.
На что обратить внимание: The near-optimal region widens with model scale, so ratios found on small models may not pinpoint exact optima for larger models, only viable ranges.

Каждый разбирает, как работает техника, когда она оправдывает затраты и где ломается.

Один паттерн, один компромисс, одна история сбоя в продакшене. Короткий еженедельный брифинг для тех, кто строит агентные системы.

Одно письмо в неделю, отписка в один клик. Адрес используется только для рассылки брифинга.

Новости

arXiv cs.AI · Опубликовано 1 сентября 2026 г. · 3 мин чтения

Что произошло: Research shows how to split annotation budgets between supervised fine-tuning and reinforcement learning for LLM training, with findings that transfer from small to large models.
Почему это важно: Matters for ML engineers optimizing training costs and annotation allocation when post-training language models with fixed labeling budgets.
На что обратить внимание: The near-optimal region widens with model scale, so ratios found on small models may not pinpoint exact optima for larger models, only viable ranges.

Каждый разбирает, как работает техника, когда она оправдывает затраты и где ломается.

Одно письмо в неделю, отписка в один клик. Адрес используется только для рассылки брифинга.