Baichuan Ausrichtung Technischer Bericht
Baichuan Alignment Technical Report
October 19, 2024
Autoren: 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
cs.AI
Zusammenfassung
Wir stellen Baichuan Alignment vor, eine detaillierte Analyse der Ausrichtungstechniken, die in der Baichuan-Serie von Modellen verwendet werden. Dies stellt die erste umfassende Darstellung von Ausrichtungsmethoden in der Branche dar und bietet wertvolle Einblicke zur Förderung der KI-Forschung. Wir untersuchen die entscheidenden Komponenten, die die Leistung des Modells während des Ausrichtungsprozesses verbessern, einschließlich Optimierungsmethoden, Datenauswahlstrategien, Leistungserweiterungen und Evaluierungsprozesse. Der Prozess umfasst drei Schlüsselstufen: Prompt-Augmentierungssystem (PAS), Überwachtes Feintuning (SFT) und Präferenzausrichtung. Die auftretenden Probleme, angewandten Lösungen und vorgenommenen Verbesserungen werden gründlich dokumentiert.
Durch Vergleiche mit etablierten Benchmarks heben wir die technologischen Fortschritte hervor, die durch Baichuan Alignment ermöglicht werden. Baichuan-Instruct ist ein internes Modell, während Qwen2-Nova-72B und Llama3-PBM-Nova-70B Instruct-Versionen der Basismodelle Qwen2-72B und Llama-3-70B sind, die durch Baichuan Alignment optimiert wurden. Baichuan-Instruct zeigt signifikante Verbesserungen in den Kernfähigkeiten, mit Nutzererfahrungssteigerungen von 17% bis 28% und erzielt herausragende Leistungen bei spezialisierten Benchmarks. In Evaluierungen anhand von Open-Source-Benchmarks übertreffen sowohl Qwen2-Nova-72B als auch Llama3-PBM-Nova-70B konsistent ihre jeweiligen offiziellen Instruct-Versionen in nahezu allen Datensätzen. Dieser Bericht zielt darauf ab, die Schlüsseltechnologien hinter dem Ausrichtungsprozess zu klären und ein tieferes Verständnis innerhalb der Gemeinschaft zu fördern.
Das Llama3-PBM-Nova-70B-Modell ist verfügbar unter
https://huggingface.co/PKU-Baichuan-MLSystemLab/Llama3-PBM-Nova-70B.
English
We introduce Baichuan Alignment, a detailed analysis of the alignment
techniques employed in the Baichuan series of models. This represents the
industry's 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 Baichuan Alignment. Baichuan-Instruct is
an internal model, while Qwen2-Nova-72B and Llama3-PBM-Nova-70B are instruct
versions of the Qwen2-72B and Llama-3-70B base models, optimized through
Baichuan Alignment. Baichuan-Instruct demonstrates significant improvements in
core capabilities, with user experience gains ranging from 17% to 28%, and
performs exceptionally well 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.Summary
AI-Generated Summary
DeepSeek-R1: Anreizung der Fähigkeit zur Schlussfolgerung in LLMs durch
Reinforcement LearningDeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via
Reinforcement Learning
DeepSeek-R1: Anreizung der Fähigkeit zur Schlussfolgerung in LLMs durch
Reinforcement Learning
DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via
Reinforcement Learning
DeepSeek-AI, Daya Guo, Dejian Yang, Haowei Zhang, Junxiao Song, Ruoyu Zhang, Runxin Xu, Qihao Zhu, Shirong Ma, Peiyi Wang, Xiao Bi, Xiaokang Zhang, Xingkai Yu, Yu Wu, Z. F. Wu, Zhibin Gou, Zhihong Shao, Zhuoshu Li, Ziyi Gao, Aixin Liu, Bing Xue, Bingxuan Wang, Bochao Wu, Bei Feng, Chengda Lu, Chenggang Zhao, Chengqi Deng, Chenyu Zhang, Chong Ruan, Damai Dai, Deli Chen, Dongjie Ji, Erhang Li, Fangyun Lin, Fucong Dai, Fuli Luo, Guangbo Hao, Guanting Chen, Guowei Li, H. Zhang, Han Bao, Hanwei Xu, Haocheng Wang, Honghui Ding, Huajian Xin, Huazuo Gao, Hui Qu, Hui Li, Jianzhong Guo, Jiashi Li, Jiawei Wang, Jingchang Chen, Jingyang Yuan, Junjie Qiu, Junlong Li, J. L. Cai, Jiaqi Ni, Jian Liang, Jin Chen, Kai Dong, Kai Hu, Kaige Gao, Kang Guan, Kexin Huang, Kuai Yu, Lean Wang, Lecong Zhang, Liang Zhao, Litong Wang, Liyue Zhang, Lei Xu, Leyi Xia, Mingchuan Zhang, Minghua Zhang, Minghui Tang, Meng Li, Miaojun Wang, Mingming Li, Ning Tian, Panpan Huang, Peng Zhang, Qiancheng Wang, Qinyu Chen, Qiushi Du, Ruiqi Ge, Ruisong Zhang, Ruizhe Pan, Runji Wang, R. J. Chen, R. L. Jin, Ruyi Chen, Shanghao Lu, Shangyan Zhou, Shanhuang Chen, Shengfeng Ye, Shiyu Wang, Shuiping Yu, Shunfeng Zhou, Shuting Pan, S. S. Li, Shuang Zhou, Shaoqing Wu, Shengfeng Ye, Tao Yun, Tian Pei, Tianyu Sun, T. Wang, Wangding Zeng, Wanjia Zhao, Wen Liu, Wenfeng Liang, Wenjun Gao, Wenqin Yu, Wentao Zhang, W. L. Xiao, Wei An, Xiaodong Liu, Xiaohan Wang, Xiaokang Chen, Xiaotao Nie, Xin Cheng, Xin Liu, Xin Xie, Xingchao Liu, Xinyu Yang, Xinyuan Li, Xuecheng Su, Xuheng Lin, X. Q. Li, Xiangyue Jin, Xiaojin Shen, Xiaosha Chen, Xiaowen Sun, Xiaoxiang Wang, Xinnan Song, Xinyi Zhou, Xianzu Wang, Xinxia Shan, Y. K. Li, Y. Q. Wang, Y. X. Wei, Yang Zhang, Yanhong Xu, Yao Li, Yao Zhao, Yaofeng Sun, Yaohui Wang, Yi Yu, Yichao Zhang, Yifan Shi, Yiliang Xiong, Ying He, Yishi Piao, Yisong Wang, Yixuan Tan, Yiyang Ma, Yiyuan Liu, Yongqiang Guo, Yuan Ou, Yuduan Wang, Yue Gong, Yuheng Zou, Yujia He, Yunfan Xiong, Yuxiang Luo, Yuxiang You, Yuxuan Liu, Yuyang Zhou, Y. X. Zhu, Yanhong Xu, Yanping Huang, Yaohui Li, Yi Zheng, Yuchen Zhu, Yunxian Ma, Ying Tang, Yukun Zha, Yuting Yan, Z. Z. Ren, Zehui Ren, Zhangli Sha, Zhe Fu, Zhean Xu, Zhenda Xie, Zhengyan Zhang, Zhewen Hao, Zhicheng Ma, Zhigang Yan, Zhiyu Wu, Zihui Gu, Zijia Zhu, Zijun Liu, Zilin Li, Ziwei Xie, Ziyang Song, Zizheng Pan, Zhen Huang, Zhipeng Xu, Zhongyu Zhang, Zhen Zhang•Jan 22, 2025•3685
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