突破界限：探索工业界大语言模型后训练的创新之路

本文整理工业界主流开源LLM的后训练方案，着重介绍训练算法和数据处理部分。

原标题：工业界主流大语言模型后训练(Post-Training)技术总结
文章来源：智猩猩GenAI
内容字数：66914字

文章要点总结

本文主要讨论了多款大语言模型（LLM）的后训练方案，包括Llama3、Qwen2、Nemotron、AFM等，重点在于各自的训练算法和数据处理方法。随着工业界对大语言模型的开源，技术报告也逐渐丰富，本文整理了相关的后训练策略，以帮助企业在竞争中保持领先。

1. 数据合成与偏好数据构造

   数据合成已成为后训练的主流方案，模型如Llama3和Qwen2均采用拒绝采样技术，通过多次采样和人类评估构造偏好样本对。此外，使用不同规模模型的输出也增强了数据多样性。

2. 强化学习策略

   在强化学习方面，Llama3和Qwen2均使用了改良版的直接偏好优化（DPO），并未采用传统的PPO方法。不同模型的强化学习技术各有不同，Nemotron则采用了多属性回归奖励模型，以提升模型的有用性预测能力。

3. 模型合并与能力优化

   模型合并技术被广泛应用，例如Llama3和Gemma2，通过训练不同版本的数据以实现更均衡的性能。此外，模型在特定能力上（如代码、数学推理）进行单独优化，以提升整体表现。

4. 数据质量与处理

   数据的质量控制至关重要，各模型都实施了严格的数据清洗和质量检测措施。通过自动化的质量评估机制，确保训练数据的高标准，进而提高模型的生成能力和准确性。

5. 多语言与工具使用能力

   在多语言能力的提升上，模型通过多语言数据集的采集与训练，优化了多语言理解和生成。此外，针对工具使用能力的训练，模型通过模拟不同场景，增强了其对各种工具的使用和协调能力。

综上所述，本文通过对各大模型的后训练方案进行分析，揭示了数据合成、偏好构造、强化学习及数据处理等方面的最新进展，为相关领域的研究和应用提供了重要参考。

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作者简介：智猩猩旗下公众号之一，深入关注大模型与AI智能体，及时搜罗生成式AI技术产品。