分布式GPU训练已成为行业常态，Databricks AI每周进行大规模训练。GPU故障主要分为崩溃作业、静默降速和数值损坏。为确保训练可靠，Databricks实施了多层健康检查系统，及时发现并处理故障，确保GPU基础设施的稳定性，从而提高了大规模训练中的GPU可靠性。
本研究通过分析迭代偏好微调框架，引入正则化来减少自奖励大语言模型在偏好数据生成中的不准确性。实验结果表明，CREAM模型在奖励一致性和对齐性能上优于传统方法，提高了训练的可靠性和效果。
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