SLiC-HF： Sequence Likelihood Calibration with Human Feedback
Yao Zhao, Rishabh Joshi, Tianqi Liu, Misha Khalman, Mohammad Saleh, Peter J. Liu
[Google Deepmind & Google Research]
SLiC-HF：基于人工反馈的序列似然校准
通过利用人工反馈数据进行序列似然校准，SLiC-HF方法提供了一种简单高效的方式来提升语言模型性能。
要点:
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动机：通过学习人工反馈来对齐语言模型与人类偏好，提高模型性能。
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方法：介绍了一种称为SLiC-HF的方法，利用序列似然校正（SLiC）从人工反馈数据中有效学习偏好信息，并展示了如何使用来自其他模型的反馈数据进行训练。
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优势：SLiC-HF相比于之前的方法，更简单、更高效，能显著提高基于监督微调的基准模型性能，并且在实际应用中更易于实现和微调。
https://arxiv.org/abs/2305.10425
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