技术博客

本文深入探讨了SFT（Self-Supervised Learning）模型在数据处理中的关键知识点，包括所需的数据量、数据配比及训练策略。通过多样化数据源的应用，文章分析了如何优化模型性能，特别是在复杂任务和少样本学习场景下的策略选择，为提升模型效果提供了专业指导。

本文介绍了一种名为BoostStep的新算法，该算法通过将学习过程细化到步骤级别，实现了推理与上下文学习的精准对齐。BoostStep能够在推理过程中动态提供与当前步骤紧密相关的示例，从而提升推理质量。相比传统少样本学习方法，BoostStep展现出更优性能、更大潜力、更强泛化能力和更高鲁棒性。此外，该算法可轻松集成到树搜索算法中，以提高生成和筛选结果的质量。