研究人员研究了 Meta 的 Llama-3 模型后训练技术，特别关注增强中文语言能力。他们探索了在 Llama-3 8B 模型上使用最优的额外语言数据混合比例和学习率来建立有效的训练参数。经过优化的 Llama-3 70B 模型在数学、编码和情商等各种基准测试中表现出改进的性能，并成功部署到实际聊天系统中。 AI
影响 研究了提高 LLM 在特定语言和领域性能的方法，可能指导未来的微调工作。
排序理由 这是一篇详细介绍现有开源模型后训练方法的学术论文。
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arXiv:2409.06624v4 Announce Type: replace Abstract: Large Language Models (LLM) often need to be Continual Pre-Trained (CPT) to obtain unfamiliar language skills or adapt to new domains. The huge training cost of CPT often asks for cautious choice of key hyper-parameters such as …