English(EN) A Comprehensive Framework for All Stages of Large-Model Training: From Data and Tokenization, through Pretraining, to Post-Training Alignment

新论文详细介绍了大型模型训练阶段的综合框架

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-27 04:00

arXiv上的一篇新论文提供了一个全面的框架，用于理解和优化大型模型训练的整个生命周期。它提出了一个涵盖数据、目标函数、优化策略、系统约束、评估和治理的六维分析框架。该研究系统地回顾了2017年至2026年的395篇核心参考文献，识别了关键的跨阶段效应，并得出了关于数据质量对扩展定律的影响、训练后对齐方法不断演变的边界以及多模态训练的结构性挑战这三个核心发现。 AI

影响为理解和改进LLM和MLLM训练提供了一个结构化方法，可能指导未来的研究和开发。

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arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Xiangjing An, Zhibin Jiao, Aiting Chen · 2026-10-27 04:00

大型模型训练全阶段综合框架：从数据与分词，到预训练，再到训练后对齐

arXiv:2610.33451v1 Announce Type: new Abstract: The capabilities of large language models (LLMs) and multimodal LLMs (MLLMs) arise from the synergy of the full training pipeline, including data and tokenization, pretraining, and post-training (supervised fine-tuning, preference a…

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大型模型训练全阶段综合框架：从数据与分词，到预训练，再到训练后对齐

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