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关于模糊确指的推理
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究评估了语言模型在模糊任务中的表现，并提出了新的测试集。175B参数的模型和使用人类反馈数据进行训练可以在模糊分类任务上超过或接近人类的准确度，但仅有其中一个是不足的。通过微调可以显著提高没有大规模人类反馈训练的语言模型的准确性，为教授模型有效地处理模糊性问题提供了有希望的方向。
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关键要点
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研究语言模型在模糊任务中的表现。
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提出新的 AmbiBench 测试集进行评估。
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175B 参数的模型和使用人类反馈数据进行训练可以在模糊分类任务上超过或接近人类的准确度。
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仅有175B参数或人类反馈训练其中之一是不足的。
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通过在少量模糊上下文示例上微调，可以显著提高没有大规模人类反馈训练的语言模型的准确性。
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为教授模型有效地处理模糊性问题提供了有希望的方向。
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