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伯克利的一组研究人员使用合成偏好数据训练了一个新的最先进的7B参数模型。本文讨论了训练奖励模型的新挑战(例如,示例在列表中的位置会改变其排名)以及他们如何克服这些挑战。结果模型可与经过训练的奖励模型一起使用。

核心要点

  • Berkeley的研究人员通过RLAIF提高Starling-7B模型的帮助性和无害性
  • 训练奖励模型的新挑战
  • 结果模型可与经过训练的奖励模型一起使用

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