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该方法运作如下：随着模型通过不同的强化学习阶段，某些中间检查点会成为特定领域内性能最佳的版本。例如，数学检查点可能在监督微调后表现最强；指令遵循检查点可能在指令遵循强化学习后最强。多领域在线策略蒸馏为每个领域选择最佳的中间检查点，并将其作为“教师”，将其知识蒸馏回作为“学生”的模型中。
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从长远视角审视，Sparse MoE blueprint: It utilizes 128 specialists with 4 activated per token, aiming for superior efficiency compared to dense models of analogous scale.
从另一个角度来看，(Image attribution: Nicholas Sutrich / Android Central)
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