Обзор TÜLU 3: Продвижение границ в области открытых языковых моделей пост-обучения
Дополнительная подготовка языковых моделей применяется для уточнения поведения и открытия новых навыков в широком спектре современных языковых моделей, однако открытые рецепты для применения этих техник отстают от проприетарных. Исходные данные обучения и рецепты для постобучения одновременно являются наиболее важными частями головоломки и частью с наименьшей прозрачностью. Чтобы сократить этот разрыв, мы представляем T\"ULU 3, семейство полностью открытых моделей последнего поколения с постобучением, вместе с данными, кодом и рецептами обучения, что служит всеобъемлющим руководством по современным техникам постобучения. T\"ULU 3, основанный на базовых моделях Llama 3.1, демонстрирует результаты, превосходящие инструктивные версии Llama 3.1, Qwen 2.5, Mistral, а также закрытые модели, такие как GPT-4o-mini и Claude 3.5-Haiku. Алгоритмы обучения для наших моделей включают в себя контролируемую тонкую настройку (SFT), прямую оптимизацию предпочтений (DPO) и новый метод, который мы называем обучением с подтверждаемыми вознаграждениями (RLVR). С T\"ULU 3 мы вводим схему мультизадачной оценки для рецептов постобучения с разработкой и невидимыми оценками, стандартными реализациями бенчмарков и значительной очисткой существующих открытых наборов данных на этих бенчмарках. Мы заканчиваем анализом и обсуждением методов обучения, которые не всегда улучшали производительность. В дополнение к весам модели T\"ULU 3 и демонстрации, мы публикуем полный рецепт - включая наборы данных для различных ключевых навыков, мощный инструментарий для курирования и оценки данных, код обучения и инфраструктуру, и, что наиболее важно, подробный отчет для воспроизведения и дальнейшей адаптации подхода T\"ULU 3 к другим областям.
