工业界主流大语言模子后训练技术综述：偏好对齐与能力提升 ...

在人工智能领域，大语言模子的发展日新月异，其性能优化成为研究焦点。本文聚焦工业界主流开源大语言模子（LLM）的后训练技术，偏重剖析训练算法与数据处理惩罚环节，探寻模子性能提升的焦点要素。
一、什么是大语言模子后训练

大语言模子后训练是在预训练模子的底子上，进一步优化模子性能的过程。预训练模子就像是一个拥有大量语言知识的 “毛坯房”，它通过学习海量文本数据，掌握了基本的语言语法、语义和一些常见的知识。但在现实应用中，还必要根据特定的使命和需求举行 “精装修”，这就是后训练的意义地点。 后训练通常会利用特定的数据集和算法，对模子举行微调，使其能够更好地顺应诸如回答问题、生成文本、遵照指令等使命。例如，一个预训练模子可能在一样平常的语言理解上体现不错，但对于专业领域的问题回答可能不够准确，通过后训练，它可以在该领域的知识和推理能力上得到明显提升。
二、为什么后训练如此重要

• 提升使命性能：不同的应用场景对模子有不同的要求。后训练可以让模子聚焦于特定使命，如在医疗领域，经过后训练的模子能够更准确地理解医学文献、回答患者的健康问题；在金融领域，能更好地分析市场数据、预测趋势等。通过针对性的训练，模子在这些特定使命上的准确率和服从会大幅进步。
  
• 顺应人类偏好：模子必要与人类的代价观和使用习惯相契合。后训练可以利用人类反馈数据，使模子生成的回答更符合人类的期望，好比更加友爱、准确、有条理，避免产生有害或不恰当的内容。
  

三、后训练中的关键技术概念

• 监督微调（SFT）：这是后训练中常用的方法之一。它必要有标注的数据，好比对于一些问题，已经有了正确的答案或者高质量的回答示例。模子通过学习这些标注数据，调整自身的参数，以进步在雷同问题上的回答能力。例如，在训练一个数学问题回答模子时，提供大量的数学题目和详细的解答过程，模子就会学习如何解决这些问题，并在碰到新的数学问题时，更有可能给出正确的答案。
  
• 偏好对齐技术：包括直接偏好优化（DPO）、奖励模子（RM）等。DPO 旨在最大化模子生成的好回答与坏回答之间的差异，通过对比不同回答的质量，让模子学习到如何生成更优质的内容。奖励模子则是通过给不同的回答打分，为模子提供一个评估标准，引导模子朝着得到更高奖励分数的方向发展。例如，在一个文本创作使掷中，奖励模子可以根据文本的流畅性、逻辑性、创新性等因素给模子的输出打分，模子会根据这个反馈不断改进本身的创作能力。
  
• 数据合成与处理惩罚：数据是后训练的焦点要素之一。数据合成技术可以生成新的训练数据，增加数据的多样性和数目。例如，通过一些规则和模板，可以生成大量的对话示例、问题与回答对。同时，数据处理惩罚也非常关键，必要对数据举行清洗，去除噪声、重复和错误的数据，还会举行质量评估和分类，确保用于训练的数据是高质量且符合使命需求的。
  

四、主流模子后训练技术概览

数据合成技术已成为工业界 LLM 后训练的基石，其重要性不言而喻，企业若能率先构建高效的数据合成流水线，将在竞争中抢占先机。LLM - as - judge 和拒绝采样技术也得到广泛应用，如 Llama3、Qwen2 等模子借助这些技术精心构造偏好数据，通过多模子采样与评估，筛选出高质量样本，为模子训练奠基坚实底子。Instag 方法在多个模子报告中频繁现身，其蕴含的创新理念值得深入挖掘与借鉴。
在模子训练过程中，针对代码、多语言、数学推理等重点能力的单独优化成为关键计谋。各模子通过多样化手段，如 Llama3 的代码连续预训练与合成数据优化、多语言的混合数据集训练与数据网络计谋调整，精准提升各项能力，以满足复杂多变的应用需求。模子合并技术也备受青睐，Llama3、Gemma2 和 Baichuan2 等通过整合不同模子参数，有用均衡性能，规避单一模子的局限性。
强化学习方面，各模子依据自身架构与应用场景，选用不同算法。Llama3 采取迭代式 DPO，Qwen2 结合 offline DPO + online DPO，ChatGLM4 运用 DPO + PPO，Deepseek - V2 和 Baichuan2 采取 GRPO，Nemotron - 4 则使用迭代式 DPO + RPO，AFM 综合多种技术并创新提出 MDLOO，这些算法在优化模子计谋、提升性能方面各显神通。
五、典型模子后训练详解

（一）Llama3

• 算法创新：Llama3 后训练历经多轮迭代，涵盖 SFT 和 DPO 阶段，充实利用人类解释与合成数据，协同奖励模子与语言模子实现优化。其奖励建模创新地移除边际项、处理惩罚相似响应并引入 “edited response”，监督微调借助奖励模子筛选数据，DPO 阶段则通过屏蔽格式化 tokens 和增加 NLL loss 正则化等手段稳定训练，同时采取模子平均计谋提升性能，迭代过程不断积聚上风。
  
• 数据管理与能力提升：后训练数据涵盖人类解释、偏好及 SFT 数据，泉源广泛且分类精细。偏好数据经多模子采样与严酷解释生成，SFT 数据融合多种渠道并通过拒绝采样优化。在数据处理惩罚上，从清洗、修剪到分类、去重，全方位把控质量。在能力提升方面，针对代码、多语言、数学推理等能力，分别采取专业训练、数据合成、拒绝采样、执行反馈、交错推理等技术，实现全方位能力增强。
  

（二）Qwen2

Qwen2 后训练致力于提升多方面能力，同时确保模子与人类代价观契合，在数据构建上独辟蹊径。协作数据标注通过主动本体提取、指令选择、进化及人工解释，保障数据质量与多样性；主动数据合成运用拒绝采样、执行反馈等计谋，应对不同使命挑战，高效合成大规模数据。SFT 与 RLHF 阶段分别精心设置参数与算法，RLHF 的 offline 和 online 训练紧密共同，在线合并优化器有用缓解对齐税问题，提升模子性能。
（三）Nemotron - 4

• 奖励模子革新：Nemotron - 4 构建的多属性回归奖励模子 HelpSteer2，基于特定架构精准预测细粒度奖励，在 RewardBench 上成绩斐然，为后续训练提供精准导向。
  

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