本期播客摘自一份名为《SmolLM 训练手册》的文档,该文档提供了关于如何训练世界级大型语言模型的深入技术指南。它详细介绍了 SmolLM3(一个拥有 30 亿参数的多语言推理模型)的训练过程,涵盖了从架构选择、系统消融实验到数据混合和超参数调整等各个方面。该手册还讨论了在训练过程中遇到的基础设施挑战(如吞吐量下降和内存问题)、并行策略,以及如何通过后训练技术(如 SFT、DPO 和 RLVR)来完善模型能力。最终,文本强调了系统化实验和强大的基础设施对于成功进行大规模 LLM 训练的至关重要性。
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- FrequencyUpdated Monthly
- PublishedOctober 31, 2025 at 3:15 PM UTC
- Length26 min
- RatingClean
