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Constraint Back-Translation Improves Large Language Models' Ability to Follow Complex Instructions

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内容提要

本研究提出了一种新技术——约束反向翻译，以提高大型语言模型（LLMs）对复杂指令的遵循能力。研究表明，在CRAB数据集上进行后训练后，多个LLMs的表现显著提升，约束反向翻译可作为有效的辅助训练目标。

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标签

CRAB数据集 models 复杂指令 大型语言模型 约束反向翻译 辅助训练目标
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