論文の概要: Nova: A Practical and Advanced Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.14940v3
• Date: Fri, 01 Nov 2024 14:49:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-04 14:33:16.155284
• Title: Nova: A Practical and Advanced Alignment
• Title（参考訳）: Nova: 実用的で高度なアライメント
• Authors: 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,
• Abstract要約: 実験によって検証されたハイパフォーマンスモデルに使用される,実践的なアライメント手法のスイートであるNovaを紹介する。 本稿では,アライメントプロセスにおけるモデル性能を向上させる重要なコンポーネントについて検討する。 我々はNova Alignmentによって実現された技術的進歩を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.98285054572253
• License:
• Abstract: 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.
• Abstract（参考訳）: 実験によって検証されたハイパフォーマンスモデルで使用される,実践的なアライメント手法のスイートであるNovaを紹介する。 これはアライメント方法論に関する最初の包括的な説明であり、AI研究を進める上で貴重な洞察を提供する。 最適化手法,データ戦略,機能強化,評価プロセスなど,アライメントプロセスにおけるモデル性能を向上させる重要なコンポーネントについて検討する。 プロセスは、Prompt Augmentation System(PAS)、Supervised Fine-Tuning(SFT)、Preference Alignmentの3つの主要なステージにまたがる。 遭遇した問題、適用された解決策、改善が完全に記録されている。 確立されたベンチマークの比較を通じて、Nova Alignmentによって実現される技術的進歩を強調した。 重要な点として、Qwen2-Nova-72BとLlama3-PBM-Nova-70Bは、ノヴァで最適化されたQwen2-72BとLlama-3-70Bの派生型である。 Novaモデルは、ユーザエクスペリエンスが17%から28%向上し、特別なベンチマークに優れる、重要なコア改善を示している。 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は、ほぼすべてのデータセットで、それぞれの公式インストラクションバージョンを一貫して上回っている。 本報告は、アライメントプロセスの背景にある重要な技術を明らかにすることを目的としており、コミュニティ内での深い理解を促進することを目的としている。 Llama3-PBM-Nova-70Bモデルはhttps://huggingface.co/PKU-Baichuan-MLSystemLab/Llama3-PBM-Nova-70Bで利用可能である。

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