仅需格式转换提升9%数学推理能力，上交开源新对齐方法ReAlign

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原标题：仅需格式转换提升9%数学推理能力，上交开源新对齐方法ReAlign
关键字：任务,模型,数据,事实性,腾讯
文章来源：量子位
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内容摘要：

Pengfei 投稿量子位 | 公众号 QbitAI大模型对齐新方法，让数学推理能力直接提升9%。
上海交通大学生成式人工智能实验室（GAIR Lab）新成果ReAlign，现已开源。
随着以ChatGPT为代表的语言大模型的快速发展，研究人员意识到训练数据的质量才是大模型对齐的关键。
然而，目前主流的提示数据质量的方法不是需要大量人工成本（人工构造高质量数据）就是容易遭受大模型幻觉的影响（从蒸馏数据中选择高质量样本）。
ReAlign能以较小的人工成本提升现有数据集的质量，进而提升模型整体对齐能力，包含数学推理能力、回答问题的事实性、回答的可读性。
目前，该项目开源了大量资源：
ReAlign代码（使用方法和步骤均在Github中给出）
ReAlign后的数据集，Github仓库中给出，同时包含huggingface版本。
46个不同任务场景对应的任务描述以及人工构造的回答格式。
用于对指令数据任务分类的分类器以及该分类器的训练数据。
用于事实性（Factuality）评估的NQ数据集及其ground truth。
用于可读性（Readability）和事实性（Factuality）

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作者简介：追踪人工智能新趋势，关注科技行业新突破