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MuSC：通过多层次自对比训练改善复杂指令遵循
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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
本研究提出了一种多层次自对比训练框架（MuSC），通过指令分解与重组，显著提升大型语言模型在复杂指令遵循中的性能。
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关键要点
- 本研究提出了一种多层次自对比训练框架（MuSC）。
- MuSC通过指令分解与重组，提升大型语言模型在复杂指令遵循中的性能。
- 该方法无需依赖更强模型，解决了大型语言模型在复杂指令遵循上的不足。
- 构建约束感知的偏好数据，采用动态的基于令牌级别的监督。
- 在复杂和一般指令遵循基准上显著提升了性能。
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