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摘要使用的 prompt:总结以下文本。直接从总结开始。不要说其他任何话。简单摘要与 cosmopedia 的效果近似,且摘要所使用的计算资源远少于 cosmopediaHQ 表示高质量的网络数据,LQ 表示低质量的网络数据。深蓝色的线表示 BeyondWeb(50.4%),深青色的线表示 HQ Synth + HQ Web(49.2%),其中合成数据是高质量网络样本的改写版本,浅青色的线表示 L
余弦相似度::::忠实度(即生成的数据样本是否接近原始样本)TransRate::::紧凑度(即每个类的样本是否足够紧凑以进行良好区分)生成的样本与label的紧凑度Z为生成的文本embedding, Y 为label"

论文标题: GENERALIST REWARD MODELS: FOUND INSIDE LARGE LANGUAGE MODELS大语言模型(LLM)的对齐高度依赖于昂贵的人类偏好数据训练出的奖励模型。近期研究尝试用 AI 反馈规避这一成本,但缺乏严谨的理论基础。本文发现,任何基于标准“下一个 token 预测”训练的 LLM 内部,已经潜藏了一个强大的通用奖励模型。我们证明,这种内生奖励并非启
大模型部署和调用,本地&远程,
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