ReST^EM-一种简化的自我训练方法

该研究开发了一种简化的自我训练方法，称为ReST^EM，该方法使用期望最大化（expectation maximization）来微调语言大模型（LLM），表现优于仅依赖人类数据进行微调的策略。
ReST^EM的特点:
1. 结合二进制反馈进行微调
2. 适应模型规模的能力
3. 减少对人工生成数据的依赖

ReST^EM的功能:
1. 用于提升语言模型的问题解决能力
2. 在人工智能应用中优化自我训练过程
3. 微调大型语言模型以适应特定任务

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