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A Survey on Post-training of Large Language Models

Created by
  • Haebom

作者

Guiyao Tie, Zeli Zhao, Dingjie Song, Fuyang Wei, Rong Zhou, Yurou Dai, Wen Yin, Zhejian Yang, Jiangyue Yan, Yao Su, Zhenhan Dai, Yifeng Xie, Yihan Cao, Lichao Sun, Pan Zhou, Lifang He, Hechang Chen, Yu Zhenqiang Gong, Jiliang Tang, Caiming Xiong, Heng Ji, Philip S. Yu, Jianfeng Gao

概要

この論文は、ポストラーニング言語モデル（PoLM）の最初の包括的な調査を提示します。 （大規模推論モデル、LRMとしても知られています）が登場しました。 本論文は、微調整、整列、推論、効率性、統合、適応の5つのコアパラダイムを中心にPoLMの発展過程を体系的に追跡します。適応性を向上させる方法を示しています。この論文の貢献には、PoLMの発展への先駆的な包括、技術とデータセットを分類する構造化分類システム、および推論能力とドメインの柔軟性の向上におけるLRMの役割を強調する戦略的アジェンダが含まれています。堅牢性と汎用性に優れたLLMの開発を促進します。

Takeaways、Limitations

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Takeaways：
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PoLMの発展プロセスを体系的に整理し、5つの重要なパラダイムを提示し、PoLM研究の包括的な理解を提供します。
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PoLMの技術とデータセットの構造化分類体系を提示することで、今後の研究の方向性を提供します。
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LLMの推論能力とドメインの柔軟性を向上させるための戦略的アジェンダを提示します。
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科学的・社会的応用において、正確性、倫理的堅牢性、汎用性に優れたLLMの開発に貢献します。
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Limitations：
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本論文はPoLMの最初の包括的な調査ですが、PoLM分野の急速な発展のために、最新の研究動向を完全に網羅できない可能性があります。
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特定のPoLMモデルや技術の詳細な分析ではなく、全体的な発展の傾向を概説することに集中しています。
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今後の研究のための戦略的議題を提示しますが、具体的な研究方法論や実験設計の詳細は含まれていません。
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