港科大提出CAP方言偏好数据
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港科大提出CAP方言偏好数据
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AI 综述
港科大团队提出CAP（校准迎合对）偏好数据，用于让模型在英语对话中匹配用户的方言习惯，同时对使用标准英语的用户保持标准英语，不增加方言化表达。团队称，在未训练特征上，CAP仍能提升模型与用户语言的趋同度，且不损害指令遵循。 研究还发现，在10个开源模型谱系中，DPO后训练会系统性偏好英式或澳式拼写，较少采用非裔美国人英语和新加坡英语。团队称，与CAP相比，单向偏好若要达到类似效果，可能需要过度强化方言并强加给用户。
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最新进展10月22日 12:17
港科大团队研究后训练如何改变模型对英语方言的偏好报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月22日
- AGI Hunt港科大团队研究后训练如何改变模型对英语方言的偏好
港科大团队追踪 SFT、DPO、RL 后训练阶段对模型迎合用户语言习惯的影响，发现 DPO 在 10 个开源模型谱系上系统性偏好英式或澳式拼写，而较少采用 AAE 和新加坡英语。团队提出 CAP 偏好数据，通过奖励匹配用户方言密度并对标准英语用户保持标准英语，在未训练特征上提升趋同度，同时不损害指令遵循。
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