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WARM是一種透過加權平均獎勵模型（WARM）來對齊大型語言模型（LLMs）與人類偏好的解決方案。首先，WARM對多個獎勵模型進行微調，然後在權重空間中對它們進行平均。透過加權平均，WARM相對於傳統的預測整合方法提高了效率，同時改善了在分佈轉移和偏好不一致性下的可靠性。我們的實驗表明，WARM在摘要任務上的表現優於傳統方法，使用最佳N和RL方法，WARM提高了LLM預測的整體質量和對齊性。
需求人群：
"用於對齊大型語言模型與人類偏好，提高預測質量和對齊性。"
使用場景示例：
用於大型語言模型的獎勵模型最佳化
提高語言模型預測質量的實驗
對齊語言模型與人類偏好的研究
產品特色：
加權平均獎勵模型
對齊大型語言模型與人類偏好
提高預測質量和對齊性