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突破界限:探索工業界大語言模型后訓練的創新之路

AIGC動態10個月前發布 智猩猩GenAI
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本文整理工業界主流開源LLM的后訓練方案,著重介紹訓練算法和數據處理部分。

突破界限:探索工業界大語言模型后訓練的創新之路

原標題:工業界主流大語言模型后訓練(Post-Training)技術總結
文章來源:智猩猩GenAI
內容字數:66914字

文章要點總結

本文主要討論了多款大語言模型(LLM)的后訓練方案,包括Llama3、Qwen2、Nemotron、AFM等,重點在于各自的訓練算法和數據處理方法。隨著工業界對大語言模型的開源,技術報告也逐漸豐富,本文整理了相關的后訓練策略,以幫助企業在競爭中保持領先。

  1. 數據合成與偏好數據構造

    數據合成已成為后訓練的主流方案,模型如Llama3和Qwen2均采用拒絕采樣技術,通過多次采樣和人類評估構造偏好樣本對。此外,使用不同規模模型的輸出也增強了數據多樣性。

  2. 強化學習策略

    在強化學習方面,Llama3和Qwen2均使用了改良版的直接偏好優化(DPO),并未采用傳統的PPO方法。不同模型的強化學習技術各有不同,Nemotron則采用了多屬性回歸獎勵模型,以提升模型的有用性預測能力。

  3. 模型合并與能力優化

    模型合并技術被廣泛應用,例如Llama3和Gemma2,通過訓練不同版本的數據以實現更均衡的性能。此外,模型在特定能力上(如代碼、數學推理)進行單獨優化,以提升整體表現。

  4. 數據質量與處理

    數據的質量控制至關重要,各模型都實施了嚴格的數據清洗和質量檢測措施。通過自動化的質量評估機制,確保訓練數據的高標準,進而提高模型的生成能力和準確性。

  5. 多語言與工具使用能力

    在多語言能力的提升上,模型通過多語言數據集的采集與訓練,優化了多語言理解和生成。此外,針對工具使用能力的訓練,模型通過模擬不同場景,增強了其對各種工具的使用和協調能力。

綜上所述,本文通過對各大模型的后訓練方案進行分析,揭示了數據合成、偏好構造、強化學習及數據處理等方面的最新進展,為相關領域的研究和應用提供了重要參考。


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文章來源:智猩猩GenAI
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作者簡介:智猩猩旗下公眾號之一,深入關注大模型與AI智能體,及時搜羅生成式AI技術產品。

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