本研究探讨了在不可靠监督下语言模型后训练的有效性，提出的迭代标签精炼方法通过优化微调数据显著提升了模型性能，尤其在复杂任务中优于传统算法。
本研究探讨了在不可靠监督下语言模型后训练的有效性。
提出的迭代标签精炼方法通过优化微调数据显著提升了模型性能。
该方法在复杂任务中优于传统的偏好优化算法。
强调了优化训练数据的重要性和优越性。
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