挑战强化学习后训练霸权！全新无监督方法仅需1条数据+10步优化

Ubiquant团队提出了一种名为One Shot熵最小化（Entropy Minimization，EM）的新方法，仅需一条无标签数据和10步优化即可显著提升大语言模型（LLM）的性能，甚至超越传统强化学习（RL）方法。

该方法通过优化模型的预测分布熵，促使模型在生成过程中更加“自信”，从而提高其在特定任务上的表现，展示了在减少数据标注成本和简化训练过程方面的巨大潜力。