Self-Rewarding Language Models
S
Self Rewarding Language Models
简介 :
本产品是一种自奖励语言模型,通过 LLM 作为裁判,使用模型自身提供的奖励信号进行训练。通过迭代的 DPO 训练,模型不仅可以提高遵循指令的能力,还能提供高质量的自我奖励。经过三次迭代的 Fine-tuning,本产品在 AlpacaEval 2.0 排行榜上超过了许多现有系统,包括 Claude 2、Gemini Pro 和 GPT-4 0613。这项工作虽然只是初步研究,但为模型在两个方面持续改进的可能性打开了大门。
需求人群 :
适用于自然语言处理任务的训练和生成
总访问量: 29.7M
占比最多地区: US(17.58%)
本站浏览量 : 57.4K
使用场景
训练一个能够根据指令生成高质量文本的语言模型
提供给聊天机器人一个更准确和自然的回复生成能力
为写作辅助工具提供更准确和有创意的生成功能
产品特色
使用 LLM-as-a-Judge 提供奖励信号进行自我奖励训练
提高遵循指令的能力
提供高质量的自我奖励
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