四套代码训一个模型？也许一个损失函数就够了——“统一训练“给入门者的启发
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摘要
文章指出，预训练、SFT和RL的本质差异仅在于数据来源不同，RL目标可推导为最大似然拟合，因此四阶段训练能够统一为一个算法加一张数据配比表。文中还提供最小可运行代码思路和面试高频考点，帮助读者理解post-training全链路，减少多套代码、权重搬运和灾难性遗忘带来的困扰。
还在为SFT和RL两套代码、权重搬运和灾难性遗忘头疼吗？这篇文章告诉你：预训练、SFT、RL的本质差异只是数据来源不同，RL目标可推导为最大似然拟合，四阶段训练完全能统一成一个算法加一张数据配比表📊 文内附最小可运行代码思路和面试高频考点，帮你打通post-training全链路。
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原文：
四套代码训一个模型？也许一个损失函数就够了——“统一训练“给入门者的启发
（2026-11-01 21:00）
作者：
yweng18
分类：
技术
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