Post-Training有多重要？AI2研究员长文详解前沿模型的后训练秘籍

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   新智元报道   编辑：乔杨 【新智元导读】 越来越多研究发现，后训练对模型性能同样重要。 Allen AI的机器学习研究员Nathan Lambert最近发表了一篇技术博文，总结了科技巨头们所使用的模型后训练配方。 随着LLM学界和工业界日新月异的发展，不仅预训练所用的算力和数据正在疯狂内卷，后训练（post-training）的对齐和微调方法也在不断更新。 InstructGPT、WebGPT等较早发布的模型使用标准RLHF方法，其中的数据管理风格和规模似乎已经过时。 最近几个月来，Meta、谷歌和英伟达等AI巨头纷纷发布开源模型，附带发布详尽的论文或报告，包括 Llama 3.1 、 Nemotron 340B 、 Gemma 2 ，以及Apple Intellegence的基础模型报告。 从这些披露的信息中，我们可以看到后训练方法的一些前沿变化趋势。Allen AI研究科学家Nathan Lambert最近就这个话题发布了一篇文章。 原文地址：ht ………………………………