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原標(biāo)題：Post-Training有多重要？AI2研究員長文詳解前沿模型的后訓(xùn)練秘籍
關(guān)鍵字：報告,數(shù)據(jù),模型,方法,團隊
文章來源：新智元
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新智元報道編輯：喬楊
【新智元導(dǎo)讀】越來越多研究發(fā)現(xiàn)，后訓(xùn)練對模型性能同樣重要。Allen AI的機器學(xué)習(xí)研究員Nathan Lambert最近發(fā)表了一篇技術(shù)博文，總結(jié)了科技巨頭們所使用的模型后訓(xùn)練配方。隨著LLM學(xué)界和工業(yè)界日新月異的發(fā)展，不僅預(yù)訓(xùn)練所用的算力和數(shù)據(jù)正在瘋狂內(nèi)卷，后訓(xùn)練（post-training）的對齊和微調(diào)方法也在不斷更新。
InstructGPT、WebGPT等較早發(fā)布的模型使用標(biāo)準(zhǔn)RLHF方法，其中的數(shù)據(jù)管理風(fēng)格和規(guī)模似乎已經(jīng)過時。
最近幾個月來，Meta、谷歌和英偉達等AI巨頭紛紛發(fā)布開源模型，附帶發(fā)布詳盡的論文或報告，包括Llama 3.1、Nemotron 340B、Gemma 2，以及Apple Intellegence的基礎(chǔ)模型報告。
從這些披露的信息中，我們可以看到后訓(xùn)練方法的一些前沿變化趨勢。Allen AI研究科學(xué)家Nathan Lambert最近就這個話題發(fā)布了一篇文章。
原文地址：https://www.interconnects.ai/p/frontier-model-post-training
Nathan Lambert博士畢業(yè)于U

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