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MemAlign：基于人类反馈与可扩展记忆构建更优秀的LLM评估者
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原文英文，约2100词，阅读约需8分钟。
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内容提要
MemAlign框架利用轻量级双重记忆系统，通过少量自然语言反馈优化大型语言模型（LLM）评估，显著降低成本和延迟，且质量优于传统提示优化器，随着反馈积累持续提升，适用于多行业。
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关键要点
- 随着GenAI的普及，LLM评估和优化的需求增加，但现有的LLM评估者往往无法捕捉领域特定的细微差别。
- MemAlign框架通过轻量级双重记忆系统，利用少量自然语言反馈优化LLM评估，显著降低成本和延迟。
- MemAlign在质量上优于传统的提示优化器，且随着反馈的积累，质量持续提升。
- LLM评估者与领域专家在质量评估上常常存在分歧，传统的解决方案如提示工程和微调存在局限性。
- MemAlign通过提取专家反馈中的一般性指导原则和具体案例，帮助LLM评估者更好地适应人类反馈。
- MemAlign的语义记忆存储一般知识，情节记忆保存具体经验，二者结合提高了评估的准确性。
- MemAlign在适应速度和成本上显著优于传统的提示优化器，能够实现快速的反馈循环。
- MemAlign在质量上与最先进的优化器相匹配，并且在反馈积累过程中表现出持续的改进。
- MemAlign在仅需2-10个示例的情况下就能显著提高评估质量，避免了大量标注工作的前期投入。
- MemAlign展示了记忆扩展的潜力，通过积累经验而非重复优化，持续提升评估质量。
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