論文の概要: LLM Post-Training: A Deep Dive into Reasoning Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.21321v1
• Date: Fri, 28 Feb 2025 18:59:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-03 13:43:48.607300
• Title: LLM Post-Training: A Deep Dive into Reasoning Large Language Models
• Title（参考訳）: LLMポストトレーニング:大規模言語モデルの推論を深く掘り下げる
• Authors: Komal Kumar, Tajamul Ashraf, Omkar Thawakar, Rao Muhammad Anwer, Hisham Cholakkal, Mubarak Shah, Ming-Hsuan Yang, Phillip H. S. Torr, Salman Khan, Fahad Shahbaz Khan,
• Abstract要約: 大規模言語モデル (LLMs) は自然言語処理の状況を変え、多様な応用をもたらした。 ポストトレーニング手法により、LLMは知識を洗練させ、推論を改善し、事実の正確性を高め、ユーザの意図や倫理的配慮をより効果的に整合させることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 131.10969986056
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• Abstract: Large Language Models (LLMs) have transformed the natural language processing landscape and brought to life diverse applications. Pretraining on vast web-scale data has laid the foundation for these models, yet the research community is now increasingly shifting focus toward post-training techniques to achieve further breakthroughs. While pretraining provides a broad linguistic foundation, post-training methods enable LLMs to refine their knowledge, improve reasoning, enhance factual accuracy, and align more effectively with user intents and ethical considerations. Fine-tuning, reinforcement learning, and test-time scaling have emerged as critical strategies for optimizing LLMs performance, ensuring robustness, and improving adaptability across various real-world tasks. This survey provides a systematic exploration of post-training methodologies, analyzing their role in refining LLMs beyond pretraining, addressing key challenges such as catastrophic forgetting, reward hacking, and inference-time trade-offs. We highlight emerging directions in model alignment, scalable adaptation, and inference-time reasoning, and outline future research directions. We also provide a public repository to continually track developments in this fast-evolving field: https://github.com/mbzuai-oryx/Awesome-LLM-Post-training.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLMs) は自然言語処理の状況を変え、多様な応用をもたらした。 大規模なWebスケールデータの事前トレーニングは、これらのモデルの基盤となっているが、研究コミュニティは、さらなるブレークスルーを達成するために、ポストトレーニング技術に焦点を移している。 プレトレーニングは幅広い言語基盤を提供するが、ポストトレーニング手法により、LLMは知識を洗練させ、推論を改善し、事実の正確性を高め、ユーザの意図や倫理的配慮をより効果的に整合させることができる。 微調整、強化学習、テストタイムスケーリングは、LLMのパフォーマンスを最適化し、堅牢性を確保し、様々な現実世界のタスクにおける適応性を向上させるための重要な戦略として現れてきた。 この調査は、トレーニング後の方法論を体系的に調査し、事前トレーニングを超えてLLMを精錬する役割を分析し、破滅的な忘れ、報酬のハッキング、推論時のトレードオフといった重要な課題に対処する。 モデルアライメント、拡張性、推論時間推論における新たな方向性を強調し、今後の研究方向性を概説する。 また、この高速進化の分野での開発を継続的に追跡するパブリックリポジトリも提供しています。

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