股票配资操作流程 编辑：乔杨 【新智元导读】随着LLM不断迭代，偏好和评估数据中大量的人工标注逐渐成为模型扩展的显著障碍之一。Meta FAIR的团队最近提出了一种使用迭代式方法「自学成才」的评估模型训练方法，让70B参数的Llama-3-Instruct模型分数超过了Llama 3.1-405B。 LLM在开发周期的每个阶段都依赖强大的评估模型，比如训练阶段用于对齐人类偏好或迭代自我改进的奖励模型，以及推理阶段作为人类评估的替代方案。 构建评估模型往往依赖大量的高质量人类偏好数据，不仅耗时长