解析模型揭示多阶段训练中算力如何在预训练、SFT 与 RL 间分配
原文标题：An Analytical Model of Compute-limited Multistage Training Pipelines
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论文构建可解析的高维模型，结合无监督预训练、带噪标签监督微调与稀疏奖励强化学习，用随机矩阵理论推导出与模拟吻合的低维学习动力学。结果显示预训练数据量决定表示相关性能上限，SFT 热启动可缩短 RL 平台期，最优算力分配依赖监督质量与总预算，并在 OLMo-2 1B 的 GSM8K 上观察到类似效应。
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