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超越模仿：利用细粒度质量信号进行对齐

💡 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。

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内容提要

该研究提出了一种名为SALMON的新方法，使用少量人定的原则和基于合成偏好数据训练的奖励模型，实现了对基础语言模型的自动对齐，提高了监督效率、可控性和可扩展性。在各种基准数据集上显著超越了几种最先进的人工智能系统，包括LLaMA-2-Chat-70b。

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