面對 SFT 與 RL 二元困境
在大型語言模型（LLM）微調時，傳統上採用監督式微調（SFT）再接強化學習（RL）的二階段流程，以期兼顧模型句法與任務導向能力。然而根據 arXiv:2508.06944v1 所述，此方法往往出現災難性遺忘（catastrophic forgetting），且在模仿（imitation）與探索（exploration）之間缺乏動態平衡機制，難以同時兼顧穩定性與長期效能。
近期部分單階段方案試圖以啟發式權重融合 SFT 與 RL，但仍多依賴人工調參，易造成訓練過程不穩定與次優結果。如何將 SFT 與 RL 視為互補的「隱式報酬」信號，並透過原則化策略動態調整二者權重，即為本文核心挑戰。
隱式報酬理論化
依據 Sutton 與 Barto 在《Reinforcement Learning: An Introduction》一書中定義，強化學習的報酬通常以標量形式衡量行為效果；相比之下，SFT 則可視為針對整體輸出路徑給予隱式、路徑層級的報酬信號。AMFT（Adaptive Meta Fine-Tuning）提出將 SFT 跟 RL 報酬統一到一個共同優化目標，並以隱式報酬（implicit reward）與顯式報酬（explicit reward）並行方式處理。
根據 arXiv:2508.06944v1 所提，這種重構可避免單純以樣本回饋（supervised loss）或結果回饋（RL reward）為主導的偏差，並藉由元梯度自動搜尋最利於長期表現的模仿－探索配比。
AMFT 核心設計
AMFT 的核心在於一個元梯度適應權重控制器（meta-gradient adaptive weight controller），用以將 SFT 損失與 RL 損失的混合比視為可學習參數 λ。整體優化目標：
loss_total = λ(t) · L_SFT + (1 – λ(t)) · L_RL – β · H(π)，
其中 H(π) 為策略熵正則化， β 為穩定性超參數。
此控制器透過元學習（meta-learning）不斷更新 λ(t)，使整體訓練過程自動探索最適平衡，進而形成一條動態課程（curriculum），避免傳統 RLHF 中需手動設定的超參調整痛點。該設計已開源於 GitHub (Apache-2.0)，並遵循 Apache 2.0 授權。
實驗評估與基準測試
論文對三大挑戰性基準進行評估：
1. 數學推理（如 GSM8K 及 MultiArith）。
2. 抽象視覺推理（General Points）。
3. 視覺語言導航（V-IRL）。
根據實驗結果，AMFT 均締造新 SOTA 表現，例如在 GSM8K 上獲得 76.3% 正確率（較先前最佳 74.1% 提升 2.2%），在 V-IRL 上 OOD 通用性提升 15%。消融研究顯示，移除元梯度控制器後，訓練曲線顯著震盪且最終性能下降超過 4%。這些結果佐證了動態平衡機制對於長期任務表現及樣本效率的關鍵作用。
結合後端效能與開發流程
在實務場景中，AMFT 可整合至現有 MLFlow 或 Kubeflow 管道中，並以容器化方式部署：
• 訓練容器內嵌入 meta-gradient 控制模組，於每次 batch 結束時計算 λ 更新。
• 後端資源可採用 Elastic ML Cluster，自動擴縮 Kubernetes Pod，以因應動態課程需求。
• 利用 Prometheus 收集訓練指標（如策略熵、模仿 vs 探索損失比），並以 Grafana 進行可視化監控。
此流程可降低大規模訓練時手動調參成本，同時提高硬體利用率，並確保在 GDPR 等法規下，訓練資料均可實施差分隱私或資料訪問審計，以滿足企業資訊安全需求。
未來展望與職涯深造
AMFT 作為一種原則化、單階段 LLM 對齊方法，正引領 SFT 與 RL 統合的新潮流。對於工程師而言，可從以下面向規畫深造與應用：
1. 進階元學習理論：研讀《Meta-Learning in RL》與近期 arXiv 論文。
2. DevOps 自動化：熟悉 Kubernetes 動態擴縮與 MLFlow Pipeline 實踐。
3. LLM 基礎建設：探索分布式訓練（如 DeepSpeed）與策略熵正則化調控。
透過結合最新期刊與白皮書，以及實戰 Benchmark，工程師可將 AMFT 引入產品，優化後端效能、強化模型穩定性，並提升整體開發效率。邀請您一起試用並回饋： https://www.okx.com/join?channelId=42974376
