大型语言模型后训练技术综述 核心观点 - 微调和强化学习等后训练技术是提升LLM能力的关键手段，可解决幻觉、逻辑一致性不足等问题[1][5] - 强化学习通过动态反馈优化序列决策，结合LoRA、RAG等技术可提升计算效率和事实准确性[9][14] - 后训练需平衡专业化与泛化能力，面临过拟合、计算成本高、道德对齐等挑战[7][10][15] 技术方法分类 微调技术 - 监督式微调基于精选数据集更新参数，增强情绪分析、医疗诊断等特定任务能力[10] - LoRA和适配器等参数高效技术可减少90%以上计算开销，缓解过拟合问题[10][20] - 领域专业化与多功能性存在权衡，需动态调整模型深度和宽度[14][20] 强化学习优化 - 采用PPO、DPO、GRPO等算法，通过奖励模型对齐人类偏好[24][25] - 语言模型强化学习需处理高维token输出、延迟反馈和多目标平衡[11][13] - RLAIF实现部分监督自动化，但面临奖励hacking和偏差校准问题[52] 规模扩展策略 - 思维链(CoT)和思维树(ToT)框架将复杂问题分解为多步骤推理[14][44] - 检索增强生成(RAG)动态整合外部知识，提升事实准确性达30%[20] - 分布式训练框架支持千亿参数模型部署，如DeepSeek-V2(236B参数)[19][32] 主流模型对比 | 技术特征 | 代表模型 | 参数规模 | 核心创新 | |----------------|-----------------------------------|----------------|------------------------------| | MoE架构 | GPT-4/4.5、DeepSeek-V2 | 236B-1.2T | GRPO算法、动态专家网络[19] | | 单模型 | Claude 3、Gemini | 70B-340B | RLAIF对齐框架[19][25] | | 高效微调 | Llama3、Qwen2 | 8B-405B | DPO直接偏好优化[19][31] | 评估基准体系 - **推理能力**：GSM8K(8.5K数学题)、MATH(7.5K分步解)[49] - **对齐评估**：HelpSteer(37K+多属性评分)、UltraFeedback(64K指令遵循)[49] - **多语言**：CulturaX(6.3T去重数据)、PangeaIns(6M指令)[49] 未来发展方向 - 交互式强化学习需求年增长200%，需解决奖励稀疏性问题[52] - 测试时扩展技术使推理时间增加50%，需优化计算分配策略[53] - 隐私保护联邦学习成为企业数据微调新标准[53]