Publicado em 15 de dezembro de 2025, o post descreve um pipeline para treinar o Olmo 3: SFT com traces de raciocínio curados, seguido de ajuste de preferências com DPO e RLVR usando Group Relative Policy Optimization.
Publicado em 15 de dezembro de 2025, o post apresenta o pipeline de treinamento do Olmo 3. A sequência começa com SFT em traces de raciocínio curados e segue com ajuste de preferências por DPO e RLVR, usando Group Relative Policy Optimization.
Segundo o post, combinar SFT e DPO é um ponto de partida melhor para RL do que usar apenas SFT ou aplicar RL diretamente ao modelo base. A publicação destaca o papel da curadoria de dados e do ajuste de preferências. Para conferir o relato, consulte o post original e compare a descrição dos métodos e da sequência; o material fornecido não traz resultados quantitativos.