MIT | Liquid AI | Introduction to LLM Post-Training
2025-05-18 16:19
该转录内容阐述了大型语言模型在预训练后的后训练过程。讲者指出，预训练阶段仅使模型具备下一个令牌预测能力，而后训练则通过监督微调和偏好对齐两步，将基础模型转变为能理解指令、回答问题的实用助手。文中区分了通用微调、领域特定微调和任务特定微调三种方式，并说明了不同方式在数据规模和质量要求上的区别。讲解还涉及了何时采用微调技术，如改变回答语气、注入领域知识、模型蒸馏以及针对特定任务优化，同时强调了持续评估与迭代的重要性。最后，内容还总结了构建高质量数据集的三大要素：准确性、多样性和复杂性。
LLM 后训练
监督微调
偏好对齐
大语言模型
模型微调
数据质量
模型合并
模型评估
测试时计算扩展
人工智能
参数高效微调
已摘要
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