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    再探LLM Scalable Oversight -辩论、博弈哪家强

    之前我们已经介绍过几个针对Scalable Oversight的解法,也就是当模型能力在部分领域超越人类标注者后,我们该如何继续为模型提供监督信号,包括持续提升Verifier的能力,辅助人类提供监督信号...:self-Critic持续提升模型在弱监督下的泛化性:weak-to-strong Generalization以上两个方向相对正交分别从Verifier和Generator两个方去尝试解决Scalable...这里Anthropic选择了QuALITy,是一个基于长文本的多项选择数据集,来模拟Scalable Oversight问题,主要模拟的就是以上信息不足的情况。...但只有辩手模型可见选择题对应的长文本,而裁判模型不可见,这样的非对称设计,就人为产生了Scalable Oversight。...不仅通过博弈提升Generator和Verifier的能力,同时让Generator生成的内容更加容易被理解和校验,从而缓解Scalable Oversight问题。

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    极速体验:Oracle 18c 下载和Scalable Sequence新特性

    Database 18c 的10大新特性一览 技术前沿:Oracle 18c 最新特性概览 开工大吉:Oracle 18c已经发布及新特性介绍 此前我们就曾经注意到一个有意思的特性:可扩展序列 - Scalable...我们来看一下 18c 中的可扩展序列的定义: 通过以下语法定义 scalable sequence: CREATE | ALTER SEQUENCE sequence_name ......当 SCALE 语句被指定时, 一个 6 位数的数字被指定作为序列的前缀,末尾是正常的序列数字,两者联合成为新的序列: scalable sequence number = 6 digit...scalable sequence offset number || normal sequence number 在这里, 6 位数字前缀是如何生成的呢?...正是由 实例号 和 会话号 生成的: 6 digit scalable sequence offset number = 3 digit instance offset number || 3 digit

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