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微软研究人员挑战了语言模型预训练的传统方法，该方法在训练语料库中的所有token上均匀应用下一个token预测损失。他们提出了一种新的语言模型称为RHO-1，该模型利用选择性语言建模。SLM可以扩展到监督微调，以解决数据集中的噪声和分布不匹配，并通过训练一个强调帮助性、真实性和无害性的参考模型来获得在预训练期间获得本地对齐的基本模型。...

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