<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Post-Training on Chen Kai Blog</title><link>https://www.chenk.top/zh/tags/post-training/</link><description>Recent content in Post-Training on Chen Kai Blog</description><generator>Hugo</generator><language>zh-CN</language><lastBuildDate>Mon, 30 Mar 2026 09:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://www.chenk.top/zh/tags/post-training/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>大模型工程（四）：SFT、DPO 与 RLHF</title><link>https://www.chenk.top/zh/llm-engineering/04-post-training/</link><pubDate>Mon, 30 Mar 2026 09:00:00 +0000</pubDate><guid>https://www.chenk.top/zh/llm-engineering/04-post-training/</guid><description>&lt;p>预训练得到的基座模型只能续写文本，而听懂指令、拒绝有害请求、维持人设等能力，则属于后训练阶段的任务——这也正是论文宣称的效果与真正生产级模型之间差距最大的地方。本章将深入探讨各类后训练算法究竟在优化什么、为什么大多数奖励模型其实存在隐性缺陷，以及到 2026 年真正行之有效的实践方法。&lt;/p></description></item></channel></rss>