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谷歌DeepMind于8月21日發(fā)布論文，提出一種使LLM與人類(lèi)偏好對(duì)齊更簡(jiǎn)單的算法ReST（Reinforced Self-Training）。不同于RLHF（基于人類(lèi)反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)）使用人類(lèi)反饋改進(jìn)語(yǔ)言模型，ReST通過(guò)生成和使用離線(xiàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，從而使得LLM與人類(lèi)偏好保持一致。研究團(tuán)隊(duì)表示，雖然ReST可用于所有生成任務(wù)，但本文的重點(diǎn)是機(jī)器翻譯。研究者在機(jī)器翻譯任務(wù)上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，測(cè)試基準(zhǔn)包括IWSLT 2014、WMT 2020和Web Domain。結(jié)果表明，ReST可以極大地提高翻譯質(zhì)量。

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