基于指令翻译的大模型对齐方法研究 | 让模型学会更精确地学习 | 大模型的开放域隐式格式控制 ...

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前言： 论文可以让你更快地了解最新研究进展，掌握最新的技术和理论。这对于自身的科研能力和竞争力非常重要，尤其是在快速发展的学科领域，下面小编带你来看大模型最近的研究成果。 1. 基于指令翻译的大模型对齐方法研究   标题： Better Alignment with Instruction Back-and-Forth Translation   机构： FAIR、华盛顿大学   相关领域： 模型评估、数据集构建   作者： Thao Nguyen,  Jeffrey Li,  Sewoong Oh   分析： 论文提出了一种新的方法——指令翻译法，用于构建基于世界知识的高质量合成数据，以对齐大语言模型。该方法利用反向翻译技术生成合成指令，并对基于初始文档的响应进行改进，以提高其质量。实验结果显示，使用这种方法微调的语言模型在AlpacaEval上的胜率高于其他常见指令数据集。论文还探讨了利用大语言模型重写响应的优势，发现重写后 ………………………………