1. 最強(qiáng)開源模型要易主了？

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2天前，英偉達(dá)發(fā)布了其最強(qiáng)大語言模型 Nemotron-4 340B模型家族，包括 Nemotron-4-340B-Base、Nemotron-4-340B-Instruct 和 Nemotron-4-340B-Reward。

所有的模型都是基于NVIDIA的開源模型許可協(xié)議，允許用戶自由分發(fā)、修改和使用模型及其輸出。并且可以在8塊H100的單機(jī)上以FP8精度運(yùn)行。

1.1 自動(dòng)化測評(píng)

在 Nemotron-4-340B-Instruct 的自動(dòng)基準(zhǔn)測試評(píng)估中，分別與開源（如 MetaAI 的 Llama-3-70B-Instruct、Mistral-AI-Team 的 Mixtral-8x22B-Instruct-v0.1 和 Qwen-Team 的 Qwen-2-72B-Instruct）及閉源模型（包括 OpenAI 的 GPT-4-1106-preview、MistralAI-Team 的 Mistral Large 和 Anthropic 的 Claude-3-Sonnet）進(jìn)行了對比。

評(píng)估了包括單輪對話（AlpacaEval 2.0 LC 和 Arena Hard）、多輪對話（MT-Bench 的修正版，分?jǐn)?shù)較原版本平均低 0.8 分，修正答案詳見 GitHub 鏈接）、聚合基準(zhǔn)（MMLU）、數(shù)學(xué)（GSM8K）、編程（HumanEval 和 MBPP 的 Pass@1 分?jǐn)?shù)）、指令遵循（IFEval）和主題遵循（TFEval）等多個(gè)任務(wù)。

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如上圖所示，Nemotron-4-340B-Instruct 在零樣本評(píng)估中表現(xiàn)出色，這反映了模型在不使用樣例時(shí)遵循指令的能力，更貼近人類與大型語言模型的實(shí)際互動(dòng)。在多個(gè)測試數(shù)據(jù)集上都超越了GPT4成為了最強(qiáng)模型。

1.2 人類標(biāo)注

在接下來的人類標(biāo)注測試中，組織了一支經(jīng)驗(yàn)豐富的標(biāo)注團(tuán)隊(duì)，對模型進(jìn)行了人工評(píng)估。

測試集包括136個(gè)精心分類的問題，涵蓋10種不同的任務(wù)類型，并采用6點(diǎn)李克特量表來評(píng)定回答的質(zhì)量。該量表不僅包含五個(gè)質(zhì)量等級(jí)，還特別增加了一個(gè)等級(jí)，用于評(píng)價(jià)模型在徹底未遵循指令時(shí)的表現(xiàn)。標(biāo)注準(zhǔn)則圍繞兩個(gè)核心維度：幫助性（helpfulness）和真實(shí)性（truthfulness）。

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如上圖所示，除了信息抽取和重寫任務(wù)外，Nemotron-4-340B-Instruct 的表現(xiàn)與 GPT-4-1106-preview 相當(dāng)甚至更優(yōu)，尤其在多輪對話任務(wù)上表現(xiàn)突出。整體來看，模型在評(píng)估集中的勝負(fù)/平局比為 28.19%：46.57%：25.24%。

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至于人類評(píng)估中的次要指標(biāo)，標(biāo)注者對回答長度的感知在上表有所體現(xiàn)。結(jié)果顯示，與 GPT-4-1106-preview 相比，標(biāo)注者認(rèn)為 Nemotron-4-340B-Instruct 的回答長度更合適（79.41% 對 74.02%），這主要得益于其較少的冗長回答（20.10% 對 25.74%）。

為什么Nemotron-4這么強(qiáng)？

2.1 訓(xùn)練數(shù)據(jù)集構(gòu)成

預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集由三種不同數(shù)據(jù)類型組成：英語自然語言數(shù)據(jù)占比70%，多語種自然語言數(shù)據(jù)占比15%，以及源代碼數(shù)據(jù)同樣占比15%。英語語料庫涵蓋了網(wǎng)絡(luò)文檔、新聞稿件、科學(xué)論文、書籍等多樣來源和領(lǐng)域的精選文檔。多語種數(shù)據(jù)覆蓋了53種語言，包括單語種和平行語料庫中的文檔；代碼數(shù)據(jù)集則囊括了43種編程語言。

在這組數(shù)據(jù)上累計(jì)訓(xùn)練了9萬億個(gè)token，前8萬億token屬于正式預(yù)訓(xùn)練階段，而后1萬億token則在二次訓(xùn)練階段完成。關(guān)于訓(xùn)練語料庫的詳細(xì)構(gòu)成和策劃流程，Nemotron-4-340B-Base 與 Nemotron-4-15B-Base 采用了相同的數(shù)據(jù)混合比例。

2.2 架構(gòu)細(xì)節(jié)解析

Nemotron-4-340B-Base 在架構(gòu)上與 Nemotron-4-15B-Base 保持一致，采用標(biāo)準(zhǔn)的** decoder-only Transformer架構(gòu)，配備因果注意力掩碼，引入Rotary Position Embeddings (RoPE) 、SentencePiece 分詞器（Kudo 和 Richardson，2018年），以及在 MLP 層中應(yīng)用平方 ReLU 激活函數(shù)。還融入了分組查詢注意力（GQA）技術(shù)。Nemotron-4-340B-Base 的超參數(shù)如下表所示，擁有 9.4 億嵌入?yún)?shù)和 331.6 億非嵌入?yún)?shù)。

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2.3 訓(xùn)練過程

Nemotron-4-340B-Base 的訓(xùn)練動(dòng)用了 768 個(gè) DGX H100 節(jié)點(diǎn)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)裝備有 8 塊基于 NVIDIA Hopper 架構(gòu)（NVIDIA，2022年）的 H100 80GB SXM5 GPU。這些 GPU 在執(zhí)行 16 位浮點(diǎn)（bfloat16）運(yùn)算時(shí)，單塊 GPU 的峰值性能可達(dá) 989 teraFLOP/s。節(jié)點(diǎn)內(nèi)的 GPU 通過 NVLink 和 NVSwitch（nvl）相連，GPU 間帶寬高達(dá) 900 GB/s（雙向各 450 GB/s）。每個(gè)節(jié)點(diǎn)還配備了 8 個(gè) NVIDIA Mellanox 400 Gbps HDR InfiniBand 主機(jī)通道適配器（HCAs），以實(shí)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)間的高速通信。

采用了 8-way 張量并行、12-way 流水線并行以及數(shù)據(jù)并行技術(shù)來訓(xùn)練模型，并運(yùn)用分布式優(yōu)化器來分散優(yōu)化器狀態(tài)，降低訓(xùn)練時(shí)的內(nèi)存占用。隨著批量大小的增加，數(shù)據(jù)并行度從 16 擴(kuò)展至 64。

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上表匯總了批量大小增加的三個(gè)階段，并展示了每次迭代的時(shí)間和模型 FLOP/s 利用率（Model FLOP/s Utilization，MFU）。MFU 衡量了 GPU 在模型訓(xùn)練中的效率，100% 代表理論峰值性能。

二次預(yù)訓(xùn)練策略表明，在模型訓(xùn)練末期調(diào)整數(shù)據(jù)分布和學(xué)習(xí)率衰減策略能顯著提升模型品質(zhì)。具體而言，在完成了 8 萬億 token 的預(yù)訓(xùn)練后，以相同的損失目標(biāo)繼續(xù)在額外的 1 萬億 token 上進(jìn)行訓(xùn)練。

在這個(gè)二次預(yù)訓(xùn)練階段，采用了兩種不同的數(shù)據(jù)分布策略：

• ? 第一種分布以較大采樣權(quán)重側(cè)重于高質(zhì)量數(shù)據(jù)源，涵蓋了預(yù)訓(xùn)練階段已引入的大部分 token；
• ? 第二種分布則引入了少量問答風(fēng)格的對齊樣本，以優(yōu)化模型對類似問題的響應(yīng)能力，并特別強(qiáng)調(diào)了模型準(zhǔn)確度較低的數(shù)據(jù)源。

結(jié)合一個(gè)優(yōu)先快速衰減的學(xué)習(xí)率計(jì)劃，發(fā)現(xiàn)這種數(shù)據(jù)分布的排序和風(fēng)格有助于模型從預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集平穩(wěn)過渡，并在訓(xùn)練的最后階段更有效地學(xué)習(xí)新數(shù)據(jù)。

2.4 獎(jiǎng)勵(lì)模型

2.4.1 獎(jiǎng)勵(lì)模型構(gòu)建

在模型對齊過程中，獎(jiǎng)勵(lì)模型起著至關(guān)重要的作用，作為訓(xùn)練卓越指令遵循模型時(shí)偏好排序和質(zhì)量篩選的關(guān)鍵評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)。

為了構(gòu)建這一模型，依照與HelpSteer (Wang 等，2023b)相似的方法論，收集了包含1萬條人類偏好數(shù)據(jù)的新數(shù)據(jù)集HelpSteer2（https://huggingface.co/datasets/nvidia/HelpSteer2），并已將其公開發(fā)布。

多屬性回歸獎(jiǎng)勵(lì)模型（multi-attribute regression reward models）在區(qū)分真正有用的信息與諸如因長度而偏好冗長無用回答等無關(guān)特征方面更為有效。此外，回歸模型在細(xì)致預(yù)測獎(jiǎng)勵(lì)時(shí)表現(xiàn)更佳，能夠捕捉到相似回答間幫助性的微妙差異。該回歸獎(jiǎng)勵(lì)模型基于Nemotron-4-340B-Base模型，通過替換最終的softmax層為一個(gè)新的獎(jiǎng)勵(lì)“頭部”構(gòu)建而成。這個(gè)“頭部”通過線性投影將最后一層的隱藏狀態(tài)映射成一個(gè)包含HelpSteer五大屬性（幫助性、正確性、連貫性、復(fù)雜性、啰嗦性）的五維向量。在推理時(shí)，這些屬性值可以通過加權(quán)求和來綜合成一個(gè)總體獎(jiǎng)勵(lì)。

3. 對齊數(shù)據(jù)

隨著模型性能的持續(xù)提升，現(xiàn)有的數(shù)據(jù)集已難以滿足訓(xùn)練高度對齊模型的需求。同時(shí)，從人類處獲取高質(zhì)量數(shù)據(jù)既費(fèi)時(shí)又昂貴。為此，深入研究了合成數(shù)據(jù)生成（SDG）作為一種應(yīng)對策略。

在整個(gè)對齊過程中，僅使用了約2萬條人類標(biāo)注數(shù)據(jù)（其中1萬條用于監(jiān)督式微調(diào)，另1萬條HelpSteer2數(shù)據(jù)用于獎(jiǎng)勵(lì)模型訓(xùn)練與偏好微調(diào)），而合成數(shù)據(jù)生成流程則為監(jiān)督式微調(diào)和偏好微調(diào)提供了超過98%的數(shù)據(jù)。

3.1 提示詞準(zhǔn)備

考慮到生成合成提示（Generating Synthetic Prompts）是SDG（Synthetic Data Generation，合成數(shù)據(jù)生成）的關(guān)鍵步驟，并且能夠自主控制數(shù)據(jù)分布，滿足多樣化的場景，比如任務(wù)的多樣性（如寫作、開放式問答、封閉式問答）、主題多樣性（如科學(xué)、人文、日常生活）、指令多樣性（如JSON格式輸出、段落生成、是否問題）。作者采用了與UltraChat數(shù)據(jù)集類似的方法。

• ? 使用Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1作為生成器，分別為開放式問答、寫作、封閉式問答、數(shù)學(xué)和編程任務(wù)生成合成提示。
• ? 對于每項(xiàng)任務(wù)，都用多樣化的主題或關(guān)鍵詞引導(dǎo)生成器，以確保提示覆蓋廣泛的話題范圍。
• ? 還生成了明確指定預(yù)期響應(yīng)格式的指令遵循提示，例如“輸出必須采用JSON格式”。
• ? 還生成了包含用戶與助手互動(dòng)歷史的兩輪提示，以提升模型的對話技巧。
• ? 將討論生成單輪合成提示、指令遵循提示和兩輪提示的具體流程。

3.1.1 生成單輪提示

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上圖展示了單輪提示詞的生成流程。引導(dǎo)生成器輸出多樣化的宏觀主題，然后為每個(gè)宏觀主題生成相關(guān)的子主題。總共收集了3000個(gè)主題，包括合成宏觀主題、合成子主題以及人工收集的主題。通過引導(dǎo)生成器提出與每個(gè)主題相關(guān)的開放式問題，例如“機(jī)器學(xué)習(xí)是什么？”然后要求生成器細(xì)化問題，使其更加詳盡具體。

對于寫作類提示，如“撰寫一篇關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的論文”，引導(dǎo)生成器根據(jù)給定主題生成特定類型的文檔，如通訊稿或論文，并要求其包含更多細(xì)節(jié)。

利用C4數(shù)據(jù)集中的文本生成封閉式問答提示，引導(dǎo)生成器為每篇文檔輸出相應(yīng)的指令，如“總結(jié)給定文本”或“基于給定文本，xxx是什么？”。然后，使用預(yù)定義的模板將文檔與生成的指令結(jié)合起來。在生成數(shù)學(xué)和編程提示時(shí)，我們從數(shù)學(xué)和Python編程領(lǐng)域收集了多樣化的關(guān)鍵詞，并為這些領(lǐng)域生成了高層次的主題和子主題。

3.1.2 生成兩輪提示

為了增強(qiáng)模型在多輪對話中的技能，構(gòu)建了兩輪對話提示，用于構(gòu)建偏好數(shù)據(jù)集。這些提示包括一個(gè)問題、一個(gè)助手的回答，以及隨后的一個(gè)問題，格式為“用戶：XXX；助手：XXX；用戶：XXX；”。從ShareGPT獲取用戶問題，并利用中級(jí)指令模型生成助手的回答和下一個(gè)問題。

為了更貼近現(xiàn)實(shí)世界的用戶需求，還從LMSYS-Chat-1M（LMSYS）中提取了提示。將所有提示均衡地混合，并分為兩個(gè)不同的集合：一個(gè)用于監(jiān)督學(xué)習(xí)，另一個(gè)用于偏好學(xué)習(xí)，確保兩者之間沒有重疊。

在監(jiān)督學(xué)習(xí)部分，移除了可能引發(fā)不期望對話的不安全提示。然而，在偏好學(xué)習(xí)部分，保留了這些提示，使模型能夠學(xué)習(xí)區(qū)分安全與不安全的回答。

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上圖中，對比了合成單輪提示與LMSYS提示。使用Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1模型生成回應(yīng)，并利用Nemotron-4-340B-Reward對回應(yīng)的幫助性進(jìn)行評(píng)分。合成提示的平均幫助性得分高于LMSYS提示，這表明LMSYS提示在難度和復(fù)雜性上通常高于合成單輪提示。

3.2 合成對話生成

通過監(jiān)督微調(diào)，教會(huì)了模型如何以對話形式與用戶互動(dòng)。為了增強(qiáng)多輪對話的能力，設(shè)計(jì)了包含三輪對話的格式，以此創(chuàng)造出更加生動(dòng)和互動(dòng)的交流流程。

模型在模擬助手和用戶角色之間輪換，通過迭代角色扮演來實(shí)現(xiàn)。對用戶環(huán)節(jié)進(jìn)行了后處理，以模仿現(xiàn)實(shí)世界用戶的提問方式，排除了諸如“感謝您……”或“當(dāng)然，我很樂意……”等禮貌用語。在合成演示數(shù)據(jù)時(shí)，采用了貪婪采樣策略。此外，利用Nemotron4-340B-Reward來評(píng)估對話的質(zhì)量，為每個(gè)樣本打分，并篩選出低于預(yù)設(shè)閾值的樣本，確保只保留高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。

3.3 合成偏好數(shù)據(jù)生成

使用10K人工標(biāo)注的HelpSteer2偏好數(shù)據(jù)來訓(xùn)練Nemotron-4-340B-Reward模型，同時(shí)也尋求更廣泛、更高質(zhì)量和真實(shí)的偏好數(shù)據(jù)。因此，采用了以（提示，選定回應(yīng)，拒絕回應(yīng)）的三元組形式生成合成偏好數(shù)據(jù)。

回應(yīng)生成環(huán)節(jié)，偏好數(shù)據(jù)涵蓋了合成單輪提示、指令遵循提示、兩輪提示以及真實(shí)世界中的ShareGPT提示、LMSYS提示，還有來自GSM8K和MATH訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的提示。

對于每個(gè)提示，利用多個(gè)隨機(jī)中級(jí)模型生成回應(yīng)，確保偏好數(shù)據(jù)集中的回應(yīng)多樣性，供模型學(xué)習(xí)。我們還構(gòu)建了更具挑戰(zhàn)性的合成偏好示例，這些示例中的回應(yīng)是我們根據(jù)MT-Bench標(biāo)準(zhǔn)，從表現(xiàn)最佳的模型中隨機(jī)生成的多個(gè)回應(yīng)，以進(jìn)一步推動(dòng)模型的自我提升。

真實(shí)性作為評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)。面對每個(gè)提示的多個(gè)回應(yīng)，需要評(píng)估它們的偏好排名，并選擇出選定和拒絕的回應(yīng)。對于一些可以通過真實(shí)性標(biāo)簽（如GSM8K和MATH訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的答案）或驗(yàn)證器（如指令遵循回應(yīng)可以通過Python程序驗(yàn)證）來評(píng)估的任務(wù)，使用這些標(biāo)準(zhǔn)來判斷每個(gè)回應(yīng)的正確性，選擇正確的回應(yīng)作為選定的，錯(cuò)誤的回應(yīng)作為拒絕的。

以事實(shí)來判定（Ground-Truth-as-a-Judge）：面對每個(gè)提示下的多種回應(yīng)，需要評(píng)估它們的優(yōu)劣并做出選擇。有些任務(wù)可以通過標(biāo)準(zhǔn)答案（如GSM8K和MATH訓(xùn)練集中的問題）或驗(yàn)證工具（比如通過Python程序檢驗(yàn)指令遵循的回應(yīng)）來評(píng)定，對于這些任務(wù)就直接采用這些標(biāo)準(zhǔn)來判定回應(yīng)的正確與否。正確的回應(yīng)被選中，錯(cuò)誤的則被排除。

在缺乏客觀答案的情況下，嘗試了兩種評(píng)判方式：大型語言模型作為評(píng)判者和獎(jiǎng)勵(lì)模型作為評(píng)判者（LLM-as-Judge and Reward-Model-as-Judge）。在大型語言模型作為評(píng)判者的情況下，將提示和兩個(gè)回應(yīng)提交給它，并請求它進(jìn)行比較。為避免順序偏見，會(huì)以不同的順序兩次詢問大型語言模型。當(dāng)它兩次給出一致的評(píng)判時(shí)，我們便確定了一個(gè)有效的（提示，選中，排除）三元組。

評(píng)判的提示可在報(bào)告原文的補(bǔ)充材料D中找到。盡管大型語言模型作為評(píng)判者在早期偏好數(shù)據(jù)集的構(gòu)建中發(fā)揮了作用，但進(jìn)一步探索了獎(jiǎng)勵(lì)模型作為評(píng)判者，它通過Nemotron-4-340B-Reward預(yù)測每對（提示，回應(yīng)）的得分，并據(jù)此確定偏好排名。

獎(jiǎng)勵(lì)基準(zhǔn)分?jǐn)?shù)表明：獎(jiǎng)勵(lì)模型作為評(píng)判者在準(zhǔn)確性上超越了大型語言模型作為評(píng)判者。特別是在難以區(qū)分的Chat-Hard類別中，獎(jiǎng)勵(lì)模型作為評(píng)判者的表現(xiàn)顯著優(yōu)于大型語言模型作為評(píng)判者，平均準(zhǔn)確度為0.87比0.54。因此，在后續(xù)的數(shù)據(jù)集迭代中，采用獎(jiǎng)勵(lì)模型作為評(píng)判者。

3.4 對齊的迭代：由弱到強(qiáng)

優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)是確保模型精準(zhǔn)對齊的關(guān)鍵。在數(shù)據(jù)生成過程中，一個(gè)經(jīng)過精確對齊的大型語言模型（LLM）必須能夠在整個(gè)生成流程中嚴(yán)格遵循指令。這引出了幾個(gè)關(guān)鍵問題：

• ? 哪個(gè)模型最適合作為數(shù)據(jù)生成器；
• ? 生成器的性能如何與數(shù)據(jù)質(zhì)量掛鉤；
• ? 如何提升數(shù)據(jù)生成器的效能。

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受到從弱到強(qiáng)的泛化理論的啟發(fā)，開發(fā)了一種創(chuàng)新的迭代方法，旨在逐步提升數(shù)據(jù)至最優(yōu)狀態(tài)。這種方法巧妙地結(jié)合了對齊訓(xùn)練與數(shù)據(jù)合成的優(yōu)勢，使它們能夠相互促進(jìn)，實(shí)現(xiàn)持續(xù)的改進(jìn)。

對齊過程與基礎(chǔ)模型的預(yù)訓(xùn)練是同步進(jìn)行的。在開始的迭代中，選用了Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1作為起始的對齊模型，因?yàn)樗驯蛔C明是一個(gè)擁有寬松許可證的強(qiáng)大模型。利用生成的數(shù)據(jù)，訓(xùn)練了Nemotron-4-340B-Base的一個(gè)中間版本，即340B-Interm-1-Base。340B-Interm-1-Base的表現(xiàn)超越了Mixtral 8x7B基礎(chǔ)模型，進(jìn)而使得340B-Interm-1-Instruct模型也超越了Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1模型。這表明，即使在監(jiān)督較弱的情況下，也能激發(fā)出強(qiáng)大的能力。

在第二次迭代中，采用了上一輪迭代中得到的340B-Interm-1-Instruct模型作為新的數(shù)據(jù)生成器。得益于其相比Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1的增強(qiáng)能力，第二輪迭代生成的合成數(shù)據(jù)質(zhì)量更高。這些數(shù)據(jù)隨后被用來訓(xùn)練340B-Interm-2-Base，使其進(jìn)化為340B-Interm-2-Chat。這一迭代過程形成了一個(gè)自我加強(qiáng)的循環(huán)效應(yīng)，其改進(jìn)主要得益于兩個(gè)方面：

• ? 首先，使用相同的數(shù)據(jù)集時(shí)，基礎(chǔ)模型的強(qiáng)度直接影響指導(dǎo)模型的性能，基礎(chǔ)模型越強(qiáng)，指導(dǎo)模型也越強(qiáng)；
• ? 其次，使用相同的基礎(chǔ)模型時(shí)，數(shù)據(jù)集的質(zhì)量對于指導(dǎo)模型的有效性至關(guān)重要，數(shù)據(jù)質(zhì)量越高，指導(dǎo)模型的性能也越強(qiáng)。

在整個(gè)對齊過程中，進(jìn)行了多輪的數(shù)據(jù)生成和細(xì)化，不斷優(yōu)化模型質(zhì)量。

4. 對齊算法

遵循Ouyang等人（2022年）提出的標(biāo)準(zhǔn)模型校準(zhǔn)協(xié)議，該協(xié)議分為兩個(gè)階段：監(jiān)督微調(diào)和偏好微調(diào)。

4.1 分段的監(jiān)督式微調(diào)

監(jiān)督式微調(diào)（Supervised Fine-tuning，SFT）標(biāo)志著模型校準(zhǔn)的起始步驟。傳統(tǒng)做法是在一個(gè)階段內(nèi)完成SFT，使用包含所有任務(wù)樣本的數(shù)據(jù)集。然而，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，同時(shí)學(xué)習(xí)多種行為有時(shí)會(huì)引起它們之間的沖突，這會(huì)阻礙模型在所有任務(wù)上同時(shí)實(shí)現(xiàn)最佳校準(zhǔn)。特別是在編碼任務(wù)中，發(fā)現(xiàn)即便調(diào)整數(shù)據(jù)采樣權(quán)重，也無法讓模型對所有編碼任務(wù)都達(dá)到校準(zhǔn)。

為應(yīng)對這一挑戰(zhàn)，提出了一個(gè)分兩階段的SFT策略，允許模型按順序、有計(jì)劃地學(xué)習(xí)不同的行為。實(shí)踐證明，這種方法在所有下游任務(wù)中都能取得更佳的表現(xiàn)。

代碼SFT（Code SFT）：為提升編碼和推理能力，同時(shí)避免對其他任務(wù)造成干擾，首先在編碼數(shù)據(jù)上執(zhí)行純粹的SFT。要顯著提升模型的編碼能力，需要大量的數(shù)據(jù)。為此，開發(fā)了“遺傳指令”方法，模仿自然選擇過程，利用自我指導(dǎo)和巫師編碼者變異（wizard coder mutations）技術(shù)，從少量高質(zhì)量樣本中生成大量合成樣本。還引入了一個(gè)適應(yīng)度函數(shù)，通過LLM評(píng)估生成指令及其解決方案的正確性和質(zhì)量。通過評(píng)估的樣本將加入種群池，進(jìn)化過程將持續(xù)進(jìn)行，直至達(dá)到預(yù)定的種群規(guī)模。該流程設(shè)計(jì)為支持多群體并行執(zhí)行，以實(shí)現(xiàn)按需擴(kuò)展。經(jīng)過徹底的去重和篩選，保留了約80萬樣本的精選數(shù)據(jù)集，用于代碼SFT訓(xùn)練。以固定學(xué)習(xí)率3e-7和全局批量大小128對模型進(jìn)行單周期訓(xùn)練。

進(jìn)入第二階段，采用通用監(jiān)督式微調(diào)（General SFT），這一階段使用了包含200K樣本的混合數(shù)據(jù)集，覆蓋了多樣任務(wù)類型。為降低遺忘舊知識(shí)的風(fēng)險(xiǎn)，此數(shù)據(jù)集中特別融入了前一階段編碼SFT中2%的代碼生成樣本。模型訓(xùn)練周期設(shè)定為三輪，全局批量大小設(shè)為128，同時(shí)在[1e-7, 5e-7]區(qū)間內(nèi)進(jìn)行學(xué)習(xí)率的精細(xì)搜索。在這兩個(gè)微調(diào)階段，對用戶的回答進(jìn)行了屏蔽，僅在助手的回答上計(jì)算損失，以確保模型專注于提升輔助性能。

4.2 偏好微調(diào)

繼監(jiān)督微調(diào)之后，通過偏好微調(diào)進(jìn)一步優(yōu)化模型，讓模型學(xué)習(xí)以（提示，選中的回應(yīng)，排除的回應(yīng)）三元組形式呈現(xiàn)的偏好樣例。

這一階段的微調(diào)經(jīng)過多輪迭代，不僅采用了直接偏好優(yōu)化算法，還融入了我們新研發(fā)的獎(jiǎng)勵(lì)感知偏好優(yōu)化算法。

直接偏好優(yōu)化（DPO）算法通過優(yōu)化策略網(wǎng)絡(luò)，旨在拉大選中與排除回應(yīng)間的隱性獎(jiǎng)勵(lì)差異。在策略網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)區(qū)分兩類回應(yīng)的過程中，發(fā)現(xiàn)無論選中的回應(yīng)質(zhì)量如何，隨著兩者差距的擴(kuò)大，它們的可能性都在持續(xù)降低。實(shí)際上，策略網(wǎng)絡(luò)在長時(shí)間訓(xùn)練后往往會(huì)出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象，一個(gè)評(píng)測指標(biāo)（如MT-Bench）的提升往往以犧牲其他指標(biāo)（如零樣本MMLU）為代價(jià)。

為緩解這些問題，在DPO損失的基礎(chǔ)上增加了加權(quán)的SFT損失，專門針對選中的回應(yīng)。新增的SFT損失有助于保持策略網(wǎng)絡(luò)與偏好數(shù)據(jù)的一致性，特別是當(dāng)偏好數(shù)據(jù)并非源自參考策略時(shí)。為防止模型采納低質(zhì)量的選中回應(yīng)，會(huì)用Nemotron-4-340B-Reward挑選出高質(zhì)量回應(yīng)的樣例，即使在缺乏真實(shí)標(biāo)注的情況下。

構(gòu)建了一個(gè)包含160K個(gè)樣例的偏好數(shù)據(jù)集，覆蓋了多樣的任務(wù)類型。模型訓(xùn)練周期設(shè)為一輪，全局批量大小為256，保持恒定的學(xué)習(xí)率。對學(xué)習(xí)率進(jìn)行了[3e-8, 3e-7]范圍的調(diào)整，DPO損失中的KL正則化系數(shù)在[3e-4, 3e-3]之間，SFT損失的權(quán)重則在[1e-5, 1e-3]之間進(jìn)行微調(diào)。

獎(jiǎng)勵(lì)驅(qū)動(dòng)的偏好優(yōu)化（RPO）：Nemotron的大部分的偏好數(shù)據(jù)屬于合成類型，其偏好排序是基于Nemotron-4-340BReward所賦予的獎(jiǎng)勵(lì)來判定的。與僅考慮兩個(gè)回應(yīng)間二元順序的DPO不同，獎(jiǎng)勵(lì)間的差異實(shí)際上蘊(yùn)含了更豐富的信息。

實(shí)際上，某些被排除的回應(yīng)與選中的回應(yīng)相比，質(zhì)量差距微乎其微；而有些則明顯遜色。DPO由于沒有考慮到這種質(zhì)量差異，一昧地拉大選中與排除回應(yīng)間的隱含獎(jiǎng)勵(lì)差距，這可能導(dǎo)致過擬合，并可能無端地“丟棄”那些高質(zhì)量的排除回應(yīng)。

為解決這一問題，引入了一種新算法——獎(jiǎng)勵(lì)驅(qū)動(dòng)的偏好優(yōu)化（RPO），該算法旨在利用策略網(wǎng)絡(luò)所定義的隱含獎(jiǎng)勵(lì)來更準(zhǔn)確地估計(jì)獎(jiǎng)勵(lì)差距。

相較于DPO，RPO通過學(xué)習(xí)估計(jì)獎(jiǎng)勵(lì)差異，有效避免了過擬合現(xiàn)象。以DPO訓(xùn)練得到的模型檢查點(diǎn)作為初始狀態(tài)和參照策略，繼續(xù)采用RPO對模型進(jìn)行訓(xùn)練。采用了一個(gè)包含30萬個(gè)樣本的偏好數(shù)據(jù)集，并對選中的回應(yīng)實(shí)施了較為寬松的質(zhì)量篩選標(biāo)準(zhǔn)。

盡管僅一輪RPO訓(xùn)練就能全面提升模型在各項(xiàng)任務(wù)上的表現(xiàn)，但還是執(zhí)行了三輪RPO迭代，每輪迭代都以前一輪的檢查點(diǎn)作為起點(diǎn)和參照。我們發(fā)現(xiàn)，隨著RPO迭代次數(shù)的增加，模型性能持續(xù)獲得提升。經(jīng)過三輪RPO訓(xùn)練后得到的檢查點(diǎn)，即為最終版的Nemotron-4-340B-Instruct模型。

? 論文原文: ??https://d1qx31qr3h6wln.cloudfront.net/publications/Nemotron_4_340B_8T_0.pdf???

本文轉(zhuǎn)載自 ??大語言模型論文跟蹤??，作者：HuggingAGI