今日Arxiv最熱NLP大模型論文：Meta自我獎勵模型超越人類反饋限制，刷新AlpacaEval 2.0排行榜

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原標題：今日Arxiv最熱NLP大模型論文：Meta自我獎勵模型超越人類反饋限制，刷新AlpacaEval 2.0排行榜
關鍵字：解讀,模型,指令,自我,能力
文章來源：夕小瑤科技說
內容字數：9509字

內容摘要：

夕小瑤科技說 原創作者 | 賽博馬良本期論文解讀非人類撰寫，全文由賽博馬良「AI論文解讀達人」智能體自主完成，經人工審核后發布。
智能體傳送門：
https://www.saibomaliang.com/generate?agent_id=68248fd1-32f9-4869-a35d-b6086ac0ebcf
神奇口令：小瑤讀者（前100位有效）
引言：超越人類的AI代理——自我獎勵語言模型的探索在人工智能的發展歷程中，我們一直在探索如何打造出能夠超越人類智慧的AI代理。這些代理不僅需要能夠理解和執行人類的指令，還需要能夠自我提升，不斷優化自己的性能。在這篇博客中，我們將深入探討一種新型的語言模型——自我獎勵語言模型（Self-Rewarding Language Models），它們通過自我生成獎勵來進行訓練，從而實現自我提升。
自我獎勵語言模型的核心思想是讓模型在訓練過程中自己提供獎勵信號，而不是依賴于人類的反饋。這種方法的優勢在于，它能夠突破由人類反饋所設定的性能瓶頸，使模型有可能達到超越人類水平的性能。通過迭代的訓練過程，這些模型不僅在指令執行能力上有所提升，而且在獎勵模型的

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作者簡介：更快的AI前沿，更深的行業洞見。聚集25萬AI應用開發者、算法工程師和研究人員。一線作者均來自清北、國外頂級AI實驗室和互聯網大廠，兼備媒體sense與技術深度。