小红书 hi lab 首次开源文本大模型，训练资源不到 Qwen2.5 72B 的四分之一

6 月 6 日，小红书 hi lab（Humane Intelligence Lab，人文智能实验室）团队首次开源了文本大模型 dots.llm1，采用 MIT 许可证。

模型地址：

https://huggingface.co/rednote-hilab

https://github.com/rednote-hilab/dots.llm1

据介绍，dots.llm1 是一个中等规模的文本 MoE 大模型，其激活参数量为 140 亿（14B），总参数量达 1420 亿（142B），上下文长度 32K。通过高效数据处理流程，该模型在预训练阶段仅使用 11.2 万亿（11.2T）高质量真实数据（未采用合成数据）即达到与 Qwen2.5-72B 相当的性能水平。每训练一万亿个 token 后开放中间 checkpoint，用于理解大语言模型的学习动态。

dots.llm1 模型采用了 decoder-only 的 Transformer 架构，每一层都包含一个注意力层和前馈网络（FFN）。与 Llama 或 Qwen 等密集型模型不同，FFN 被替换为 MoE 模块。这种修改使其能够在保持经济成本的同时训练出能力强大的模型。

预训练数据的质量、数量和多样性对于语言模型的性能至关重要。hi lab 采用了三阶段方法：文档准备、基于规则的处理和基于模型的处理，以确保数据的高质量和多样性。

数据处理方面，hi lab 开发了一种轻量级的网页清理模型，以解决网页内容中的杂乱问题，如样板内容和重复性。此外，还训练了一个 200 个类别的 classifier 来平衡网络数据中的比例，增加知识性和事实性内容的比重，例如百科条目和科普文章，同时减少虚构类和高度结构化的网页内容的比例，包括科幻小说和产品描述等。

dots.llm1 使用 AdamW 优化器进行训练，采用 warmup-stable-decay 学习率计划。在预训练过程中，逐步增加批量大小，并在训练后期进行两个退火阶段，以调整学习率并增加特定数据类型的比重。

退火阶段后，hi lab 使用 UtK 策略在 1280 亿 tokens 上进行训练，将上下文长度扩展至 32K。与直接修改数据集不同，UtK 通过将训练文档切分为更小的片段，并打乱顺序后训练模型重构相关片段。通过学习如何“解开”这些打乱的片段，模型不仅能够有效处理更长的输入序列，同时也维持了在短上下文任务上的表现。

dots.llm1 的训练基于内部的 Cybertron 框架，该框架是建立在 Megatron-Core 之上的轻量级训练框架。hi lab 利用 Megatron-Core，为模型的预训练和后训练构建了一整套工具包。对于预训练、监督式微调（SFT）和强化学习（RL）等不同的训练阶段，hi lab 封装了独立的训练器，以确保训练过程的连贯性和高效率。

期间，hi lab 提出了一种基于 1F1B 的交错式通信和计算重叠方案，并与英伟达合作将其集成到 Megatron-Core 中。在稳态 1F1B 阶段，通过有效重叠前向和后向步骤对中的通信和计算，该方法在内存消耗方面展现了显著优势。同时，hi lab 团队还优化了 Grouped GEMM 的实现。

在其优化框架下，Qwen2.5 72B 训练每万亿 tokens 所需的 GPU 小时数为 34 万 GPU 小时，而 dots.llm1 仅需 13 万 GPU 小时。若考虑整个预训练过程，dots.llm1 共需 146 万 GPU 小时，而 Qwen2.5 72B 则消耗 612 万 GPU 小时，计算资源是 dots.llm1 的 4 倍。这一显著差距证明了 dots.llm1 的成本效益和可扩展性，使其成为大规模预训练更经济的选择。

在后训练阶段，hi lab 收集了约 40 万个指令调优实例，重点关注多语言（主要是中文和英语）多轮对话、知识理解和问答、复杂指令遵循以及数学和编码推理任务。

dots.llm1.inst 的微调过程分为两个阶段：

• 第一阶段，对这 40 万条指令样本进行重采样与多轮对话拼接处理，然后对模型进行 2 个 epoch 的微调。

• 第二阶段，通过拒绝采样微调（RFT）进一步增强模型在特定领域（如数学和编程）中的能力，并引入验证器系统以提升在这些专精任务中的表现。

hi lab 对 dots.llm1 进行了系列测评，其在多个通用英文基准测试中表现稳定且全面。在问答类任务中，dots.llm1.inst 与 Qwen2.5 / Qwen3 系列模型相比具有竞争力。

中文任务中，dots.llm1.inst 表现出显著优势。在 CLUEWSC 语义理解测试中得分 92.6，达到了行业领先水平；在 C-Eval 上取得 92.2 分，超越了包括 DeepSeek-V3 在内的所有模型；数学能力上，dots.llm1.inst 在 MATH500 数据集上得分 84.8，超越了 Qwen2.5 系列，接近当前最先进的水平；代码能力方面，与 Qwen2.5 系列相比，能力相当；但与更先进的模型如 Qwen3 和 DeepSeek-V3 相比，仍有一定提升空间。

据悉，小红书 hi lab 是在今年年初，由原来内部的大模型技术与应用产品团队升级组成。

与此同时，小红书开始组建“AI 人文训练师”团队，邀请有深厚人文背景的研究者与 AI 领域的算法工程师、科学家共同完成对 AI 的后训练，以训练 AI 具有更好的人文素养以及表现上的一致性。“AI 人文训练师”团队也隶属于 hi lab。

小红书称，hi lab 希望通过创造更多样的智能形式——包括人际智能、空间智能、音乐智能等，进一步拓展人工智能和人机交互的边界。筹建“AI 人文训练师”的最终目标是“让 AI 成为人类自然且有益的伙伴”。