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標題: 团队达到了最高效的实现 [打印本頁]

作者: Papri000 時間: 2024-5-13 16:20
標題: 团队达到了最高效的实现
为了训练最大的模型，团队结合了三种并行化方式：数据并行、模型并行和流水线并行。由此，：在同时使用个训练时，每个的计算利用率超过了。团队在两个定制的集群上进行了训练。为了最大限度地提高正常运行时间，还开发了一个先进的新训练技术栈，可以自动进行错误检测、处理和维护。同时，还大大提高了硬件可靠性和静默数据损坏的检测机制，开发了新的可扩展存储系统，减少了检查点和回滚的开销。而这些改进，让总体的有效训练时间超过了%。和与相比，这些改

进直接让的训练效率提高了大概三倍！创新指令微调同时，团队也立陶宛电话号码数据对指令微调进行了创新。采用的后训练方法，是监督微调（)、拒绝采样、近端策略优化（）和直接策略优化（）的组合。发现，在中使用的提示和在与中使用的偏好排序，对对齐模型的性能的影响完全超出了预期。在性能上取得的最大改进，就是归功于对这些数据的仔细策划，并且对人类标注者提供的标准进行了多轮质量保证。而通过和从偏好排序中学习，在推理和编码任务上

的性能也大大提高了。如果问一个很难回答的推理问题，它有时竟然能产生正确的推理过程。这个过程中的难点在于，它知道如何得出正确答案，但不知道该如何选择。但通过在偏好排序上进行训练，就能让模型学会如何选择正确答案。更安全在部署上，团队采用了一种新的系统级方法。将模型设想为一个更广泛系统的一部分，让开发者坐在驾驶座上。模型将作为系统的基础部分，开发者在设计时会考虑最终的目标。在模型安全上，指令微调起了重要作用。通过内部和外部努力，团队对指令微调模型进行了安全测试。

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