CS229

LLM 构建：数据、后训练和评估是关键，而不仅仅是架构

大多数关于大型语言模型（LLM）如何构建的解释都集中在架构和注意力机制上，而忽略了数据管道、后训练技术和评估方法等关键方面。详细的分解显示，数据管道涉及对海量数据集进行广泛的爬取、提取、过滤、去重和混合，并为此投入了大量的人力和计算资源。Supervised Fine-Tuning (SFT) 等后训练阶段用于教授格式和角色，而 Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) 和 D…