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原標(biāo)題：僅需格式轉(zhuǎn)換提升9%數(shù)學(xué)推理能力，上交開源新對(duì)齊方法ReAlign
關(guān)鍵字：任務(wù),模型,數(shù)據(jù),事實(shí)性,騰訊
文章來源：量子位
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內(nèi)容摘要：

Pengfei 投稿量子位 | 公眾號(hào) QbitAI大模型對(duì)齊新方法，讓數(shù)學(xué)推理能力直接提升9%。
上海交通大學(xué)生成式人工智能實(shí)驗(yàn)室（GAIR Lab）新成果ReAlign，現(xiàn)已開源。
隨著以ChatGPT為代表的語言大模型的快速發(fā)展，研究人員意識(shí)到訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量才是大模型對(duì)齊的關(guān)鍵。
然而，目前主流的提示數(shù)據(jù)質(zhì)量的方法不是需要大量人工成本（人工構(gòu)造高質(zhì)量數(shù)據(jù)）就是容易遭受大模型幻覺的影響（從蒸餾數(shù)據(jù)中選擇高質(zhì)量樣本）。
ReAlign能以較小的人工成本提升現(xiàn)有數(shù)據(jù)集的質(zhì)量，進(jìn)而提升模型整體對(duì)齊能力，包含數(shù)學(xué)推理能力、回答問題的事實(shí)性、回答的可讀性。
目前，該項(xiàng)目開源了大量資源：
ReAlign代碼（使用方法和步驟均在Github中給出）
ReAlign后的數(shù)據(jù)集，Github倉庫中給出，同時(shí)包含huggingface版本。
46個(gè)不同任務(wù)場景對(duì)應(yīng)的任務(wù)描述以及人工構(gòu)造的回答格式。
用于對(duì)指令數(shù)據(jù)任務(wù)分類的分類器以及該分類器的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。
用于事實(shí)性（Factuality）評(píng)估的NQ數(shù)據(jù)集及其ground truth。
用于可讀性（Readability）和事實(shí)性（Factuality）

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作者簡介：追蹤人工智能新趨勢，關(guān)注科技行業(yè)新突破