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指导反向翻译的自对齐
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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
本文介绍了一种名为指令反向翻译的方法，用于构建高质量的指令跟随语言模型。该方法通过自动标记人工编写的文本与相应的指令，并使用少量种子数据和给定的网络语料库对语言模型进行微调。通过为网络文档生成指令提示来构建训练样本，并从中选择高质量的例子进行自我策划。通过对 LLaMa 进行两次迭代的微调，得到一个在 Alpaca 排行榜上性能优于其他基于 LLaMa 的模型的模型，且不依赖蒸馏数据，展示了高度有效的自我对齐。
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关键要点
- 提出了一种名为指令反向翻译的方法，用于构建高质量的指令跟随语言模型。
- 该方法通过自动标记人工编写的文本与相应的指令来实现。
- 使用少量种子数据和给定的网络语料库对语言模型进行微调。
- 通过为网络文档生成指令提示来构建训练样本，进行自助增强。
- 从候选样本中选择高质量的例子进行自我策划。
- 对 LLaMa 进行两次迭代的微调，得到一个在 Alpaca 排行榜上表现优于其他基于 LLaMa 的模型。
- 该模型不依赖蒸馏数据，展示了高度有效的自我对齐。
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