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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原标题：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：https://www.interconnects.ai/p/frontier-model-post-training
Nathan Lambert博士毕业于U

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