Post-Training有多重要？AI2研究員長文詳解前沿模型的后訓練秘籍

AIGC動態歡迎閱讀

原標題：Post-Training有多重要？AI2研究員長文詳解前沿模型的后訓練秘籍
關鍵字：報告,數據,模型,方法,團隊
文章來源：新智元
內容字數：0字

內容摘要：

新智元報道編輯：喬楊
【新智元導讀】越來越多研究發現，后訓練對模型性能同樣重要。Allen AI的機器學習研究員Nathan Lambert最近發表了一篇技術博文，總結了科技巨頭們所使用的模型后訓練配方。隨著LLM學界和工業界日新月異的發展，不僅預訓練所用的算力和數據正在瘋狂內卷，后訓練（post-training）的對齊和微調方法也在不斷更新。
InstructGPT、WebGPT等較早發布的模型使用標準RLHF方法，其中的數據管理風格和規模似乎已經過時。
最近幾個月來，Meta、谷歌和英偉達等AI巨頭紛紛發布開源模型，附帶發布詳盡的論文或報告，包括Llama 3.1、Nemotron 340B、Gemma 2，以及Apple Intellegence的基礎模型報告。
從這些披露的信息中，我們可以看到后訓練方法的一些前沿變化趨勢。Allen AI研究科學家Nathan Lambert最近就這個話題發布了一篇文章。
原文地址：https://www.interconnects.ai/p/frontier-model-post-training
Nathan Lambert博士畢業于U

原文鏈接：Post-Training有多重要？AI2研究員長文詳解前沿模型的后訓練秘籍

聯系作者

文章來源：新智元
作者微信：
作者簡介：