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SelfCite: Self-Supervised Alignment for Context Attribution in Large Language Models
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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
本文提出了一种名为SelfCite的自监督对齐方法，旨在解决大型语言模型生成引用内容不足的问题。通过上下文消融技术，SelfCite利用模型自身的奖励信号生成高质量的句子级引用。研究表明，该方法在LongBench-Cite基准测试中显著提高了引用质量，F1得分提升了5.3个百分点。
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关键要点
- SelfCite是一种自监督对齐方法，旨在解决大型语言模型生成引用内容不足的问题。
- 该方法通过上下文消融技术，利用模型自身的奖励信号生成高质量的句子级引用。
- 研究表明，SelfCite在LongBench-Cite基准测试中显著提高了引用质量，F1得分提升了5.3个百分点。
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