工业界主流大语言模型后训练(Post-Training)技术总结

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↑ 点击 蓝字  关注极市平台 作者丨唯亚@知乎（已授权） 来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/987052830 编辑丨极市平台 极市导读   本文整理工业界主流开源LLM的后训练方案，着重介绍训练算法和数据处理部分   >> 加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿 前言 今年工业界陆续开源了多款优秀的大语言模型，并放出了技术报告，本文整理工业界主流开源LLM的后训练方案，着重介绍训练算法和数据处理部分。以下是模型列表： Llama3（Meta） Qwen2（阿里云） Nemotron（Nvidia） AFM（Apple） Yi（01ai） GLM-4（智谱） Gemma2（Google） DeepSeek-V2（DeepSeek） Baichuan2 Alignment（百川） 总结以上技术报告，可以发现一些基本趋势： 数据合成已成为工业界主流LLM后训练的基本方案，未来大概率也会持续发展，快速开发出领先的数据合成pipeline，有助于企业保持领先地位。 善用 ………………………………