团队达到了最高效的实现

Papri000

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。