面向数据中心的RLHF：偏好数据集比较的简单指标

 原文英文，约200词，阅读约需1分钟。发表于：。

The goal of aligning language models to human preferences requires data that reveal these preferences. Ideally, time and money can be spent carefully collecting and tailoring bespoke preference...

本文探讨了对齐语言模型与人类偏好的数据需求，分析了现有偏好数据集，并从规模、标签噪声和信息内容三个方面提出具体指标，以提高训练效率和数据收集的迭代性，为数据驱动的对齐方法奠定基础。

人类偏好 偏好数据集 对齐语言模型 数据集 数据需求 训练效率
面向数据中心的RLHF：偏好数据集比较的简单指标
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