Post-Training有多重要？AI2研究员长文详解前沿模型的后训练秘籍
Allen AI研究员Nathan Lambert撰写的文章揭示了科技巨头们在模型后训练方面的最新趋势。Lambert指出，合成数据的质量被认为优于人类数据，尤其在处理复杂任务时更为突出。此外，RLHF（基于人类反馈的强化学习）能够更好地扩展规模。多轮训练和数据过滤是提高模型性能的关键步骤。科技巨头们在后训练方面投入大量资源，采用迭代训练和高质量数据管理策略，推动了模型性能的显著提升。来源：https://www.chinaz.com/2024/0820/1636882.shtml
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