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DeepMind發(fā)布提高翻譯質(zhì)量的算法ReST


【資料圖】

谷歌DeepMind于8月21日發(fā)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(qiáng)化學(xué)習(xí))使用人類反饋改進(jìn)語言模型,ReST通過生成和使用離線數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,從而使得LLM與人類偏好保持一致。研究團(tuán)隊表示,雖然ReST可用于所有生成任務(wù),但本文的重點是機(jī)器翻譯。研究者在機(jī)器翻譯任務(wù)上進(jìn)行了實驗,測試基準(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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