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Enhancing the Ability of Large Language Models as Judges as a General Capability
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新颖的两阶段训练方法，通过监督微调和直接偏好优化，提升大型语言模型（LLM）作为评判者的能力。在数据需求量仅为其他方法的2%至40%时，该方法实现了先进性能，显著增强了模型的通用能力，并促进了与人类价值观的对齐。
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关键要点
- 本研究提出了一种新颖的两阶段训练方法，包括监督微调（SFT）和直接偏好优化（DPO）。
- 该方法在数据需求量仅为其他方法的2%至40%时，实现了先进性能。
- 研究显著增强了大型语言模型（LLM）的通用能力。
- 该方法促进了大型语言模型与人类价值观的对齐。
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