Пост-тренировка LLM

Большие языковые модели (LLM) преобразили ландшафт обработки естественного языка и породили разнообразные приложения. Предварительное обучение на обширных данных веб-масштаба заложило основу для этих моделей, однако исследовательское сообщество в настоящее время все чаще смещает фокус на методы постобучения для достижения дальнейших прорывов. В то время как предварительная подготовка обеспечивает широкую лингвистическую базу, методы постобучения позволяют LLM совершенствовать свои знания, улучшать рассуждения, повышать фактическую точность и более эффективно соответствовать намерениям пользователя и этическим соображениям. Тонкая настройка, обучение с подкреплением и масштабирование времени тестирования стали критически важными стратегиями для оптимизации производительности LLM, обеспечения надежности и повышения адаптивности к различным реальным задачам. Этот обзор представляет собой систематическое исследование методологий постобучения, анализ их роли в совершенствовании LLM за пределами предобучения, решении ключевых проблем, таких как катастрофическое забывание, хакерство с вознаграждением и компромиссы во времени вывода. Мы отмечаем новые направления в области согласования моделей, масштабируемой адаптации и рассуждений во время вывода, а также намечаем будущие направления исследований. Мы также предоставляем публичный репозиторий для постоянного отслеживания достижений в этой быстро развивающейся области: https://github.com/mbzuai-oryx/Awesome-LLM-Post-training. - LLM Post-Training: A Deep Dive into Reasoning Large Language Models

Вот еще хороший материал по теме пост-тренировки LLM - Post-training 101