团队开发了一系列数据过滤管道来保

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训练数据 认为训练出最佳的关键是要整理一个大型高质量训练数据集，为此他们投入了大量资源：  在超过 万亿个公开可用来源的上进行了预训练，比训练  时的数据集足足大 倍，代码量是  的 倍。其中超过 % 来自高质量非英语数据，总共涵盖了 多种语言，以为即将到来的多语言使用场景做准备。 证数据质量。他们还进行了大量实验，来评估在最终预训练数据集中混合不同来源数据的最佳方式，以此来选择一个包括、编码、历史知识等等数据类别的最优数据组合，确保  在各


种使用场景中表现良好。 扩大预训练规模 为了更有效利用预训练数据，针对下游基 希腊手机号码清单 准评估开发了一系列详细的扩展法则，在实际训练模型之前就能预测最大模型在关键任务上的性能，来确保最终模型在各种使用场景和能力上都有出色的表现。 在  的开发过程中，团队也对扩展行为有了一些新的观察。例如，尽管一个  参数模型对应的最佳训练计算量是 个 ，但他们的  和  参数模型在接受高达 万亿个训练后，性能仍然呈对数线性提高。 结合了三种并行化方式：数据并行、模型并行和管道并行，来训练最大的模型。最高





效地实现在同时使用  个  训练时，每个  的计算利用率超过 。他们还开发了一个先进的新训练堆栈，可以自动进行错误检测、处理和维护，并进行了一系列硬件和可扩展存储系统的改进。最终使总体有效训练时间超过 %，与  相比训练效率提升了约 倍。 指令微调方法创新 为了在聊天场景中充分释放预训练模型的潜力，也在指令微调方法上进行了创新。后训练方法采用监督微调()、拒绝采样、邻近策略优化()和直接策略优化()的组合。在模型质量上的最大改进来自于仔细整理的训练数据，并对人工标注人员提供的标注进行多轮质量保证。