arXiv 论文：SFT-as-Context 缓解监督微调中的遗忘
原文标题：SFT-as-Context Mitigates Forgetting in Supervised Fine-Tuning
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论文提出免训练方法 SFT-as-Context，让父模型以 SFT 模型的回答为上下文作答，通过上下文学习获取微调能力同时保留通用能力。在 19 对父子模型与 11 个基准上，该方法在微调能力上仅落后 SFT 模型约 2 个百分点，通用能力平均落后父模型 2.2 个百分点，并能解决两者单独均无法完成的查询。
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免训练SFT-as-Context让父模型读SFT回答作答，微调能力仅差约2个百分点
- •SFT-as-Context免训练：父模型以SFT模型回答为上下文，通过上下文学习获取微调能力
- •19对父子模型、11个基准上，AIME 2024与LiveCodeBench仅差2.2和2.1个百分点
- •NutriBench-English上差2.0 macro MAE，通用能力平均落后父模型2.2个百分点
- •能解决父模型与SFT模型单独均无法完成的查询
- •小开源SFT模型的回答可提升强闭源LLM，优于任一模型单独表现
为什么重要：为「微调必遗忘」提供免训练折中方案，对既要专精能力又要保留通用能力的部署场景有直接价值。
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