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　　轻量级直接偏好优化（DPO）。关键经验是，SFT和DPO可能过度约束模型，限制在线RL阶段的探索，导致推理、编码和数学领域的次优准确性。 后训练一个拥有2万亿参数的模型也是一大挑战，需要 Llama 彻底改造配方，从数据规模开始。为最大化性能，Llama 不得不修剪95%的SFT数据（相比小型模型的50%），以实现质量和效率的必要关注。为2万亿参数模型扩展RL还需要 Llama 改造底层RL基础设施，因其规模前所未有。Llama 优化了MoE并行设计以提高速度，加快了迭代。Llama 开发了一个完全异步的在线RL训练框架，增强了灵活性。与牺牲计算内存以在内存中堆叠所有模型的现有分布式训练框架相比，Llama 的新基础设施支持将不同模型灵活分配到单独GPU上，根据计算速度平衡多个模型的资源。这一创新使训练效率比前几代提高了约10倍。