Meta发布自我奖励机制，Llama在3轮训练后超越GPT-4

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原标题：Meta发布自我奖励机制，Llama在3轮训练后超越GPT-4
关键字：模型,解读,自我,指令,能力
文章来源：夕小瑶科技说
内容字数：7380字

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夕小瑶科技说原创编辑 | 付奶茶
引言：大型语言模型的高效部署挑战在人工智能的发展中，训练大语言模型理解、执行人类发出的指令始终是核心任务。然而，传统的训练方法通常依赖于人类的反馈，这不仅限制了模型性能的提升，而且在实际应用中也存在难扩展的问题。因此，一种用于训练大语言模型的概念-自我奖励应运而生，它通过模型自身生成奖励信号来进行训练，旨在打破人类反馈带来的限制，开启自主学习和自我提升的新篇章。论文中提出想要培养超越人类智能的智能体，大语言模型的训练必须要用超越人类的反馈信号来调整。文中提出了用自我奖励的方法使得模型在训练过程中自行提供奖励，从而提升模型执行指令和自我奖励的能力。目前，训练得到的模型AlpacaEval 2.0在现有的排行榜上超过了多个模型，而且此研究为模型持续的自我完善开拓了新的可能性。
声明：本期论文解读非人类撰写，全文由赛博马良「AI论文解读达人」智能体自主完成，经人工审核、配图后发布。
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论文标题： Self-Rewarding Language Models
论文链接： https://

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