GPTDAOCN-e/acc on Nostr: 🚀 突破！自我改进和合成数据助力自教LLM评估器 🚀 @AIatMeta ...
🚀 突破！自我改进和合成数据助力自教LLM评估器 🚀
@AIatMeta 正在改变游戏规则，使用迭代自我改进方法和合成数据生成来优化LLM评估器，无需人工标注！通过这种方法，他们将Llama3-70B Instruct在RewardBench上的表现提升了13%！
🔧 实施步骤：
1️⃣ 收集涵盖各种主题和复杂性的指令数据集。
2️⃣ 让LLM生成两个响应：1个高质量响应和1个故意次优响应（例如，通过引入错误或遗漏关键信息）。
3️⃣ 使用模型作为LLM生成这些对的推理轨迹和判断。
4️⃣ 使用包含推理和最终判断的合成偏好数据训练LLM。
5️⃣ 使用改进后的LLM评估器对合成数据进行更好的判断。
6️⃣ 使用这些自我改进的判断重新训练LLM评估器。
🔄 重复步骤2-6，使用之前的评估器进行生成、判断，然后训练。
📊 洞察：
📈 将Llama 3 70B在RewardBench上的表现从75.4%提升到88.3%！
🤖 达到与基于人工标注数据训练的模型相当的效果。
🔧 合成方法允许根据自定义标准生成评估器，例如始终包含引用。
🔄 迭代方法带来逐步的性能提升。
🚨 初始LLM偏见可能在迭代过程中被放大。
详细信息请参考：
📄 论文: https://t.co/r6biVMycMr
💻 Github: https://t.co/gt7FuEjQDW
🛠️ 模型: https://t.co/6NI61LMWju
📂 数据集: https://t.co/HSnqnNZxsu
这个突破不仅展示了自动化评估的新可能性，还为未来的AI模型开发铺平了道路。快来了解更多吧！
@AIatMeta 正在改变游戏规则，使用迭代自我改进方法和合成数据生成来优化LLM评估器，无需人工标注！通过这种方法，他们将Llama3-70B Instruct在RewardBench上的表现提升了13%！
🔧 实施步骤：
1️⃣ 收集涵盖各种主题和复杂性的指令数据集。
2️⃣ 让LLM生成两个响应：1个高质量响应和1个故意次优响应（例如，通过引入错误或遗漏关键信息）。
3️⃣ 使用模型作为LLM生成这些对的推理轨迹和判断。
4️⃣ 使用包含推理和最终判断的合成偏好数据训练LLM。
5️⃣ 使用改进后的LLM评估器对合成数据进行更好的判断。
6️⃣ 使用这些自我改进的判断重新训练LLM评估器。
🔄 重复步骤2-6，使用之前的评估器进行生成、判断，然后训练。
📊 洞察：
📈 将Llama 3 70B在RewardBench上的表现从75.4%提升到88.3%！
🤖 达到与基于人工标注数据训练的模型相当的效果。
🔧 合成方法允许根据自定义标准生成评估器，例如始终包含引用。
🔄 迭代方法带来逐步的性能提升。
🚨 初始LLM偏见可能在迭代过程中被放大。
详细信息请参考：
📄 论文: https://t.co/r6biVMycMr
💻 Github: https://t.co/gt7FuEjQDW
🛠️ 模型: https://t.co/6NI61LMWju
📂 数据集: https://t.co/HSnqnNZxsu
这个突破不仅展示了自动化评估的新可能性，还为未来的AI模型开发铺平了道路。快来了解更多吧！