消息泛化实现数千种偏好的对齐 | 从SFT数据中获取更多价值，提升LLM对齐 | 任何场景下任何服饰组合的可控虚拟试穿...

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前言： 看论文就像是一次美食之旅，每一篇论文都是一道不同的菜肴。有些论文会让你大快朵颐，有些论文会让你欲罢不能，而有些论文则会让你咬牙切齿。但是别忘了，只有尝试了各种不同的菜肴，才能成为一个真正的“吃货”哦！ 1. 从SFT数据中获取更多价值：通过人类示范的奖励学习提升LLM对齐   标题： Getting More Juice Out of the SFT Data: Reward Learning from Human Demonstration Improves SFT for LLM Alignment   机构： 香港大学、弗吉尼亚理工大学   相关领域： 奖励模型、RLHF、指令微调   作者： Jiaxiang Li,  Siliang Zeng,  Hoi-To Wai   分析： 这篇论文探讨了如何通过奖励学习从人类示范中改进监督微调（SFT）阶段，以更好地对齐大型语言模型（LLM）与人类偏好。传统的两阶段方法包括SFT和基于人类反馈的强化学习（RLHF），其中奖励模型作为人类偏好的代理。本 ………………………………