突破界限：探索工業界大語言模型后訓練的創新之路

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。

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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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。