Less for More：通过自动化自我整理训练语料库增强偏好学习！基于提示工程的LLM路径规划是否可行？

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前言： 平淡无奇的一天又来了，今天要分享的内容主要是关于大模型、大语言模型、多模态的，喜欢的小伙伴赶紧去阅读相关论文吧。 1. Less for More：通过自动化自我整理训练语料库增强偏好学习   标题： Less for More: Enhancing Preference Learning in Generative Language Models with Automated Self-Curation of Training Corpora   相关领域： 自然语言处理   作者： JoonHo Lee,  JuYoun Son,  Juree Seok   分析： 语言的歧义性对更强的语言模型的开发带来挑战，尤其是在偏好学习中，因为注释方之间的变异导致一致使用的数据集和模型对齐不一致。解决这个问题，该论文引入了一个自我整理方法，通过利用在这些数据集上直接训练的代理模型来预处理注释数据集。该论文的方法通过自动检测并从数据集中删除歧义注释来增强偏好学习。提出的做法通过广泛的实验验证，在各种遵循 ………………………………