从Qwen2、LLaMA3.1、Gemma2等谈LLM预训练和后训练新范式

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【点击】 加入大模型技术交流群 原文： https://zhuanlan.zhihu.com/p/715138042 大型语言模型（LLM）的发展已经取得了长足的进步，从早期的GPT模型到我们今天拥有的复杂的 公开 权重的LLM。最初，LLM的训练过程仅集中于预训练，但后来扩展到包括预训练和后训练。后训练通常包括监督指令微调和对齐，这些是由ChatGPT普及的。 自ChatGPT首次发布以来，训练方法已经发生了变化。在本文中，我回顾了最近几个月在预训练和后训练方法论方面的最新进展。 本文讨论的新预训练和后训练方法论，概述了LLM开发和训练流程 每个月都有数百篇LLM论文提出新技术和方法。然而，实际上验证什么方法有效的最佳途径之一是查看最新最先进模型的预训练和后训练流程。幸运的是，在过去的几个月里，有四个主要的新LLM发布，并附有相对详细的技术报告。 在本文中，我将重 ………………………………