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第三阶段是关键创新，让学生模型自己生成回答，然后同时接受多个教师的token级实时监督。学生从自身分布采样，接收自领域教师的KL散度奖励和可验证的结果奖励这两类信号，前者告诉模型“这个字应该怎么写”，后者告诉模型“最终答案对不对”。
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与此同时，And, even so, the experts don’t train. All this time was just to get a result nearly an order of magnitude more expensive than a training API. It’s still a pain to modify, optimize, or profile the HuggingFace code and we’re using essentially the slowest distributed training method possible. Better parallelization setups/configurations are supposed to be compatible with HuggingFace, but our efforts to set these up were fruitless. Can we really call it a win?
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