arXiv · Computers and Society· Antony Dalmiere (LAAS-TRUST), Pascal Marchand (LAAS-TRUST, INSA Toulouse), Guillaume Auriol (LAAS-TRUST, INSA Toulouse), Vincent Nicomette (LAAS-TSF, LAAS)·· 3 小时前AI 评分36
连续训练阶段如何影响大语言模型说服力：错位、监督微调与偏好优化的作用
Successive Training Stages and Large Language Model Persuasion: Effects of Misalignment, Supervised Fine-Tuning, and Preference Optimization
AI 导读
一项研究考察了三个连续训练阶段对大语言模型说服力的影响：在阴谋论数据上做监督微调（SFT）、在论辩数据上追加说服性 SFT，以及采用 Identity Preference Optimization（IPO）。
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