Transformer原作、斯坦福、清华交大三篇论文共识：基座模型边界锁死RL能力上限

主要观点总结

文章讨论了关于强化学习（RL）在大模型训练中的作用，以及其对模型推理能力的影响。文章提及了三篇关于此主题的论文，并对其核心观点进行了分析和总结。

关键观点总结

关键观点1: 大模型的推理能力在预训练阶段就已形成，RL更像是个“采样放大器”，并不一定能提升模型的智力上限，而是使其更擅长挑选已有的好答案。

文章介绍了模型能力上限在预训练阶段确定的观点，指出RL的作用在于优化选择路径，而非提升智力上限。三篇论文分别从不同角度探讨了RL在大模型训练中的角色，强调了预训练阶段的重要性。

关键观点2: 三篇论文达成的共识是RL模型的作用主要在于提高采样效率，将已存在于模型分布中的推理路径偏移为更高reward的选项，从而提高成功率，但并不生成新的“知识”或“能力”。

文章详细解释了三篇论文对于RL作用的共识，包括能力来源、RL的作用机制以及提升路径。指出真正决定模型能走多远的，是底座模型的本体素质，在架构稳定的情况下，最终还是数据。

关键观点3: 论文还提到了国内智源当前推进的OpenSeek项目以及知识蒸馏技术，强调了数据在模型能力提升中的重要性。

文章提到了国内智源的OpenSeek项目以及知识蒸馏技术，指出它们对模型能力的提升有重要作用。同时强调了数据在模型训练中的重要性。

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