小红书提出首个社交大模型：八大社交任务平均提升14.02%

主要观点总结

小红书NLP团队推出了一款面向SNS领域的定制化LLM——RedOne，旨在突破单一任务基线模型的性能瓶颈，并构建全面覆盖SNS任务的基座模型。RedOne通过三阶段训练策略，实现了在社交理解与平台规则、用户洞察方面的显著提升。文章详细描述了RedOne的训练框架、数据收集与处理、以及在不同任务上的性能表现。

关键观点总结

关键观点1: RedOne的特点与优势

RedOne是首款全面覆盖SNS各种场景的定制化LLM，通过三阶段训练策略，包括继续预训练（CPT）、监督微调（SFT）和偏好优化（PO），在多个通用和SNS领域任务上表现优异，显著优于基础模型。

关键观点2: 数据收集与处理

为了训练RedOne，研究者从通用高质量数据和SNS领域数据两个方面收集了大规模的训练数据，并经过筛选、混合和配置参数优化等处理，构建了全面覆盖SNS领域的超大规模高质量数据集。

关键观点3: 三阶段训练策略

RedOne采用三阶段训练策略，先注入社交文化知识基础，再强化多元任务能力，最后对齐平台规范和人类偏好。每个阶段都设计了针对性的任务和策略，以确保模型在SNS场景中的表现。

关键观点4: 实验验证

文章通过对比实验、消融实验和线上实验等多种方式验证了RedOne的有效性。实验结果表明，RedOne在多个任务上表现优异，且随着模型规模的增加性能持续提升。

关键观点5: 未来展望

研究人员认为RedOne所采用的方法能够为后续专用垂域LLM的落地提供一定参考，并助力社交媒体在内容治理与高质量互动方面的进一步探索，推动构建更可信、可控、可持续的社交网络生态。

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