
本文提出了一種名為 TRACE 的基準測試和一種名為 IOPO 的對齊方法，旨在增強大型語言模型遵循複雜指令的能力。


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iopo-透過輸入輸出偏好優化-增強大型語言模型的複雜指令遵循能力


IOPO：透過輸入輸出偏好優化，增強大型語言模型的複雜指令遵循能力



本文提出了一種新的數據生成技術——約束回譯，用於改進大型語言模型在遵循包含複雜約束指令方面的能力，並通過構建一個高質量的複雜指令遵循數據集 CRAB，驗證了該方法的有效性。



大型語言模型 (LLM) 在遵循包含多重約束的複雜指令方面表現不佳，本文提出了一種名為「分割-驗證-精煉」(DVR) 的新框架來解決這個問題。



「分割-驗證-精煉」：使大型語言模型的回應與複雜指令保持一致
