「(NeurIPS tutorial)大模型后训练现状」
概述了后训练技术在提升模型最终性能中的重要性，强调了后训练不仅仅是语言模型训练的一个阶段，而且是一个不断发展的领域，其成本随着技术的复杂性而增加，但同时也越来越多地依赖于人工数据，以及后训练能力对于高级推理模型的重要性。
- 后训练技术已经成为一个独立的研究领域，不仅仅局限于语言模型的强化学习从人类反馈中的应用。
- 后训练的目的是将基础模型转化为对特定任务更有用的模型，这涉及到对模型进行对齐，使其能够执行如语言指令跟随等任务。
- 后训练的重要性在2025年变得更加明显，因为它在提升模型性能方面的作用越来越大。
- 后训练的成本在快速增加，尽管相比于预训练仍然较低，但是随着模型规模和复杂度的提升，后训练的数据、计算和人力资源成本也在不断攀升。
- 后训练越来越多地依赖于合成数据，而不是人类数据，这有助于降低成本，并加速后训练的进展。
- 掌握后训练技能是创建和改进高级推理模型的关键，这些模型如o1系列模型，需要在后训练阶段进行大量的计算优化。
- 随着后训练知识的增加和研究方法的改进，开源社区有望在未来复制和改进像o1这样的高级模型。
'The state of post-training in 2025 - by Nathan Lambert'
www.interconnects.ai/p/the-state-of-post-training-2025
#语言模型##后训练技术##AI发展##AI创造营#
概述了后训练技术在提升模型最终性能中的重要性，强调了后训练不仅仅是语言模型训练的一个阶段，而且是一个不断发展的领域，其成本随着技术的复杂性而增加，但同时也越来越多地依赖于人工数据，以及后训练能力对于高级推理模型的重要性。
- 后训练技术已经成为一个独立的研究领域，不仅仅局限于语言模型的强化学习从人类反馈中的应用。
- 后训练的目的是将基础模型转化为对特定任务更有用的模型，这涉及到对模型进行对齐，使其能够执行如语言指令跟随等任务。
- 后训练的重要性在2025年变得更加明显，因为它在提升模型性能方面的作用越来越大。
- 后训练的成本在快速增加，尽管相比于预训练仍然较低，但是随着模型规模和复杂度的提升，后训练的数据、计算和人力资源成本也在不断攀升。
- 后训练越来越多地依赖于合成数据，而不是人类数据，这有助于降低成本，并加速后训练的进展。
- 掌握后训练技能是创建和改进高级推理模型的关键，这些模型如o1系列模型，需要在后训练阶段进行大量的计算优化。
- 随着后训练知识的增加和研究方法的改进，开源社区有望在未来复制和改进像o1这样的高级模型。
'The state of post-training in 2025 - by Nathan Lambert'
www.interconnects.ai/p/the-state-of-post-training-2025
#语言模型##后训练技术##AI发展##AI创造营#
