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总结了科技巨头采用的模型后训练方法。这些方法普遍利用高质量的合成数据、迭代训练、人类偏好标签和数据过滤。合成数据质量被认为优于人类数据，特别适用于复杂任务。RLHF方法可以扩展到更大的规模，而多轮训练有助于优化模型性能。数据过滤被视为整个训练流程中最关键的部分。
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