主要观点总结
本文主要介绍了关于人工智能领域中的融合SFT和RL技术的研究。文章详细介绍了将SFT和RL融合为单一阶段的方法，包括基础知识、交替进行SFT和RL的方法、将SFT用作RL中的Off-Policy样本、同时进行SFT和RL的方法，以及将SFT用作hint等。文章还提到了相关的研究论文及其链接。
关键观点总结
关键观点1: 为什么要融合SFT和RL
RL能够有效提升模型的推理能力，但在一些情况下存在局限性。SFT可以赋予模型一些基础能力，然后利用RL来提升相关能力。一些研究表明，直接将两者独立分开存在弊端，因此有必要将SFT和RL融合为单一阶段。
关键观点2: 基础知识介绍
在标准的LLM训练流程中，通常包含三个阶段：Pre-training、SFT和RL。其中，SFT和RL是后训练阶段，对于模型的性能提升至关重要。
关键观点3: 交替进行SFT和RL的方法
ReLIFT认为RL改善中低难度问题，SFT改善高难度问题，因此设计了一种交替方案。在RL过程中将完全错误的样本放入缓冲池，当缓冲池满时，利用这些样本进行SFT。
关键观点4: 将SFT用作RL中的Off-Policy样本的方法
LUFFY将SFT用作Off-Policy样本，然后通过重要性采样将其统一在RL过程中。这种方式更自然一些。
关键观点5: 同时进行SFT和RL的方法
SRFT采用了偏向于实践的风格，即同时采用SFT和RL损失。它结合了SFT损失函数、Off-Policy RL损失函数和On-Policy RL损失函数，从而同时进行SFT和RL。
关键观点6: 将SFT用作hint的方法
在某些方法中，SFT被用作hint，即问题和部分正确答案的拼接。这有助于解决标准RL中针对难问题无法rollout出正样本的问题。
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