踩脚自校准：通过自启动扩展 LLM 的尺度自对准
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。自校准是降低人工标注成本并确保模型能力的有效方法。本文探讨了多次引导自校准对大型语言模型的影响，发现多次引导自校准明显优于单轮引导，通过在上下文学习中保证数据多样性。基于这些发现，提出了 Step-On-Feet Tuning（SOFT）用于提升零次或一次试验效果。SOFT + 进一步提升了自校准的性能，实验证明了多任务分类和生成任务上...
本文研究了多次引导自校准对大型语言模型的影响，发现多次引导自校准明显优于单轮引导，通过在上下文学习中保证数据多样性。提出了Step-On-Feet Tuning（SOFT）用于提升零次或一次试验效果。SOFT+进一步提升了自校准的性能，实验证明了多次引导自校准在增强模型对齐性能方面的潜力。
