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DeepMind發布提高翻譯質量的算法ReST


【資料圖】

谷歌DeepMind于8月21日發布論文,提出一種使LLM與人類偏好對齊更簡單的算法ReST(Reinforced Self-Training)。不同于RLHF(基于人類反饋的強化學習)使用人類反饋改進語言模型,ReST通過生成和使用離線數據進行訓練,從而使得LLM與人類偏好保持一致。研究團隊表示,雖然ReST可用于所有生成任務,但本文的重點是機器翻譯。研究者在機器翻譯任務上進行了實驗,測試基準包括IWSLT 2014、WMT 2020和Web Domain。結果表明,ReST可以極大地提高翻譯質量。

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