LLM后训练绝招：1%预训练成本，实现最高20倍算力扩展效果
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内容提要
根据Epoch AI的研究，后训练增强技术显著提升大型语言模型（LLM）性能，成本仅为预训练的10%以下，效果相当于增加5到20倍的预训练计算资源。这使得更多参与者能够参与开发，但也带来了新的监管挑战。
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关键要点
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后训练增强技术显著提升大型语言模型（LLM）性能，成本仅为预训练的10%以下。
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研究引入计算等效增益（CEG）概念，用于量化增强方法的性能提升。
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后训练增强的效果调查涵盖工具、提示、辅助结构、解决方案选择和数据增强，CEG估算值通常在5到30倍之间。
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后训练增强的初始成本通常低于预训练成本的10%，大部分甚至不到0.1%。
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随着后训练增强技术的发展，已部署的大语言模型功能将不断增强，需制定安全策略以应对潜在风险。
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能力提升趋向民主化，更多参与者能够加入开发，但也带来新的监管挑战。
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