Reinforcement Fine-Tuning (RFT) to zaawansowana technika optymalizacji modeli AI, która łączy tradycyjne douczanie z mechanizmami uczenia ze wzmacnianiem w celu poprawy zdolności rozumowania i rozwiązywania złożonych zadań. Zamiast polegać wyłącznie na etykietowanych danych, metoda ta wykorzystuje programowalne sędziowanie (graders) do oceniania odpowiedzi modelu, co pozwala na skuteczne dostosowanie go do specyficznych dziedzin nawet przy niewielkiej liczbie przykładów. Dzięki iteracyjnemu procesowi nagradzania poprawnych wyników, RFT promuje rozwój logicznych ścieżek myślowych (chain-of-thought) i zwiększa precyzję działania systemów agentowych.
Reinforcement Fine-Tuning (RFT)
