要約
経験的に検証された一連の高性能モデルで採用されている、実践的なアライメント技法群であるNovaを紹介する。これは、アライメントの方法論に関する初めての包括的な説明であり、AI研究を推進するための貴重な洞察を提供する。最適化手法、データ戦略、能力強化、評価プロセスなど、アライメントプロセスにおいてモデルのパフォーマンスを向上させる重要な要素を調査する。このプロセスは3つの重要な段階にまたがる：プロンプト・オーグメンテーション・システム（PAS）、教師ありファインチューニング（SFT）、プリファレンス・アライメントである。遭遇した問題、適用された解決策、改善された点は徹底的に記録されます。 確立されたベンチマーク間の比較を通じて、Nova Alignmentによって可能になった技術的進歩を強調する。重要なのは、Qwen2-Nova-72BとLlama3-PBM-Nova-70Bは、Qwen2-72BとLlama3-70Bの基本モデルをNovaによって最適化したインストラクター・バージョンであるということです。Novaモデルは、ユーザーエクスペリエンスを17％から28％向上させるなど、コアの大幅な改善を示し、特殊なベンチマークで優れています。オープンソースのベンチマーク評価では、Qwen2-Nova-72BとLlama3-PBM-Nova-70Bの両方が、ほぼすべてのデータセットにおいて、それぞれの公式インストラクターバージョンを一貫して上回っています。本レポートは、アライメントプロセスの背後にある重要な技術を明らかにし、コミュニティ内での理解を深めることを目的としています。Llama3-PBM-Nova-70Bモデルはhttps://huggingface.co/PKU-Baichuan-MLSystemLab/Llama3-PBM-Nova-70B。
要約(オリジナル)
We introduce Nova, a suite of practical alignment techniques employed in a series of empirically validated high-performing models. This represents the first comprehensive account of alignment methodologies, offering valuable insights for advancing AI research. We investigate the critical components that enhance model performance during the alignment process, including optimization methods, data strategies, capability enhancements, and evaluation processes. The process spans three key stages: Prompt Augmentation System(PAS), Supervised Fine-Tuning(SFT), and Preference Alignment. The problems encountered, the solutions applied, and the improvements made are thoroughly recorded. Through comparisons across well-established benchmarks, we highlight the technological advancements enabled by Nova Alignment. Importantly, Qwen2-Nova-72B and Llama3-PBM-Nova-70B are instruct versions of the Qwen2-72B and Llama-3-70B base models, optimized through Nova. The Nova models show significant core improvements, with user experience gains of 17% to 28%, and excels on specialized benchmarks. In open-source benchmark evaluations, both Qwen2-Nova-72B and Llama3-PBM-Nova-70B consistently outperform their respective official instruct versions across nearly all datasets. This report aims to clarify the key technologies behind the alignment process, fostering a deeper understanding within the community. Llama3-PBM-Nova-70B model is available at https://huggingface.co/PKU-Baichuan-MLSystemLab/Llama3-PBM-Nova-70B.
arxiv情報
| 著者 | Mingan Lin,Fan Yang,Yanjun Shen,Haoze Sun,Tianpeng Li,Tao Zhang,Chenzheng Zhu,Tao Zhang,Miao Zheng,Xu Li,Yijie Zhou,Mingyang Chen,Yanzhao Qin,Youquan Li,Hao Liang,Fei Li,Yadong Li,Mang Wang,Guosheng Dong,Kun Fang,Jianhua Xu,Bin Cui,Wentao Zhang,Zenan Zhou,Weipeng Chen |
| 発行日 | 2024-11-01 14:49:44+00:00 |
| arxivサイト | arxiv_id(pdf) |