阿里千问团队提出AutoIF，让LLMs学会自我指导，简单有效，性能显著

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论文： Self-play with Execution Feedback: Improving Instruction-following Capabilities of Large Language Models 地址： https://huggingface.co/papers/2406.13542 代码： https://github.com/QwenLM/AutoIF 单位： 阿里Qwen团队 这篇论文试图解决什么问题？ 这篇论文试图解决的问题是如何自动构建高质量的训练数据，以增强大型语言模型（LLMs）遵循复杂自然语言指令的能力。具体来说，论文指出了以下几个关键问题： 自动化数据生成 ：目前缺乏一种自动化的方法来生成用于训练LLMs的高质量指令遵循数据，尤其是那些需要复杂理解和执行的指令。 手动注释的局限性 ：现有的手动注释方法由于人类认知的局限，难以创建高度复杂和多样化的指令，且难以扩展到大规模数据集。 行为模仿的局限 ：行为模仿方法依赖于从更高级的LLMs中提取响应，这限制了模型只能达到它们所模仿的模型的能力，并 ………………………………