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集成价值引导下的推理时语言模型对齐
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
Aligner是一种新方法，通过学习对齐未对齐答案的校正残差，提高大型语言模型的对齐效率。它使用有监督学习训练seq2seq模型，避免了强化学习。Aligner显著提升了模型性能，例如对11种LLM的有用性提升18％，无害性提升23％。特别是对Llama2-70B的微调，有用性提高8.2％，无害性提高61.6％。
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关键要点
- Aligner是一种新方法，通过学习对齐未对齐答案的校正残差，提高大型语言模型的对齐效率。
- Aligner使用有监督学习训练seq2seq模型，避免了强化学习。
- Aligner显著提升了模型性能，对11种LLM的有用性提升18％，无害性提升23％。
- 对Llama2-70B的微调，Aligner使有用性提高8.2％，无害性提高61.6％。
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