El podcast analiza la evolución de las recetas de post-entrenamiento en modelos de lenguaje grandes, desde InstructGPT hasta los modelos frontier de 2026. Destaca la Distilación On-Policy Multi-Maestro (MOPD) como el patrón dominante, donde los modelos especialistas por dominio se entrenan y luego se destilan en un modelo estudiante general mediante distilación on-policy, escalando a más de 10 maestros en modelos como DeepSeek V4 y Nemotron 3 Ultra.
Revisión de la receta de post-entrenamiento de Frontier con Finbarr Timbers
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