在人工智能的崭新时代，Self-Taught Evaluators作为一种新颖的模型评估方法，正以其独特的自我训练机制震撼整个行业。这种创新的方法让大型语言模型（LLM）的评估能力得到了显著提升，无需依赖人工标注的数据。它通过从未经标记的指令出发，利用迭代自我改进的方案生成对比模型输出，简直是革命性的突破！
Self-Taught Evaluators的工作原理令人瞩目。它首先假设可以接触到大量人类编写的用户指令，并搭建一个初始的种子LLM。接着，系统对指令进行分类，选择出最具挑战性和分布均衡的指令子集。然后，为每个选定的指令生成偏好数据，包括优选和非优选的两个响应，确保后者的质量低于前者。这种方法使得评估过程的精准度极大提高！
更令人兴奋的是，在实验中，Self-Taught Evaluators显著提升了基于Llama3-70B-Instruct模型的评估准确性，从原来的75.4提高至令人瞩目的88.3。在多数投票情况下，这一数字甚至达到了88.7，超越了众多常用的LLM裁判如GPT-4，且与采用人工标注数据训练的顶级奖励模型性能相当。
这一切都展现了Self-Taught Evaluators在生成对比模型输出、训练LLM作为裁判、以及迭代自我改进等方面的卓越功能。它不仅能在标准评估协议如RewardBench上评估模型的准确性，还能够与人类评估结果进行精确比较。如此高效的模型评估工具，让人对未来的发展充满期待！
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在未来，自我训练模型将引领人工智能领域的新潮流，为我们的工作与生活带来更加智能化的解决方案！
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