Tag: RLHF
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Restoring Calibration for Aligned Large Language Models: A Calibration-Aware Fine-Tuning Approach
本文通过校准感知微调(CFT和RCFT)方法,结合可校准和不可校准区域的理论框架,显著改善了偏好对齐后大型语言模型的校准性能,同时维持或提升其语言能力。
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Base Models Beat Aligned Models at Randomness and Creativity
本文通过在随机数生成、混合策略游戏和创意写作等需要不可预测性的任务上进行实验,发现流行的对齐技术会损害基础模型在这方面的能力,而基础模型在这些任务上表现更佳,这表明在常见基准性能和不可预测能力之间可能存在权衡。