首届大模型顶会COLM 高分论文:偏好搜索算法PairS,让大模型进行文本评估更高效

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原标题:首届大模型顶会COLM 高分论文:偏好搜索算法PairS,让大模型进行文本评估更高效
关键字:偏见,人类,算法,模型,高效
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AIxiv专栏是机器之心发布学术、技术内容的栏目。过去数年,机器之心AIxiv专栏接收报道了2000多篇内容,覆盖全球各大高校与企业的顶级实验室,有效促进了学术交流与传播。如果您有优秀的工作想要分享,欢迎投稿或者联系报道。投稿邮箱:liyazhou@jiqizhixin.com;zhaoyunfeng@jiqizhixin.com文章作者皆为来自剑桥大学语言技术实验室,一作为三年级博士生刘胤宏,导师为教授 Nigel Collier 和 Ehsan Shareghi。他的研究兴趣是大模型和文本评估,数据生成等。共同一作为二年级博士生周涵,导师为教授 Anna Korhonen 和 Ivan Vulić,他的研究兴趣是高效大模型。
大模型展现出了卓越的指令跟从和任务泛化的能力,这种独特的能力源自 LLMs 在训练中使用了指令跟随数据以及人类反馈强化学习(RLHF)。在 RLHF 训练范式中,奖励模型根据排名比较数据与人类偏好对齐。这增强了 LLMs 与人类价值观的对齐,从而生成更好地帮助人类并遵守人类价值观的回应。
近日,第一届大模型顶会 COLM 刚刚公布接收结果,其中一项高分工作分析


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