主要观点总结
本文主要介绍了全球著名大模型开放平台Hugging Face开源的顶级小参数模型SmolLM3。该模型具有30亿参数，性能超过其他同类开源模型，支持英语、法语、西班牙语、德语等6种语言，且支持深度思考和非思考双推理模式。文章还介绍了SmolLM3的架构细节、训练配置、训练数据和三阶段混合训练方法，以及SFT和APO的使用等。
关键观点总结
关键观点1: SmolLM3模型的特点和性能
SmolLM3是顶级小参数模型，性能大幅度超过同类产品，支持多种语言和双推理模式。
关键观点2: SmolLM3的架构细节
SmolLM3采用transformer解码器架构，使用了分组查询注意力、NoPE技术等，以提高效率和长上下文性能。
关键观点3: SmolLM3的训练配置和训练数据
SmolLM3的训练配置包括模型参数、优化器、峰值学习率等。训练数据采用三阶段混合训练方法，混合了网络、数学和代码数据。
关键观点4: SmolLM3的推理中期训练和后期训练
SmolLM3在推理中期训练融入推理能力，在后期训练构建了聊天模板，用户可通过标志激活推理或非推理模式。
关键观点5: SmolLM3的SFT和APO
SFT在推理中期训练阶段之后进行，该阶段在通用推理数据上训练模型。APO用于离策略模型对齐，提供更稳定的优化目标。
免责声明
免责声明：本文内容摘要由平台算法生成，仅为信息导航参考，不代表原文立场或观点。
原文内容版权归原作者所有，如您为原作者并希望删除该摘要或链接，请通过
【版权申诉通道】联系我们处理。
微博登录
