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TOOL · CL_284576 · Oct 7 · 04:00

新框架DivLM提升LLM故事生成多样性

研究人员开发了DivLM，一个新颖的后训练框架，旨在通过大型语言模型（LLM）提高短篇故事生成的多样性。该框架包括在创意写作数据上进行持续预训练和指令遵循恢复，然后使用复合奖励函数进行强化学习。该方法旨在增加体裁、语气、风格和命名实体的变化，同时保持响应质量。实证结果表明，与现有方法相比，DivLM将多样性指标提高了9%以上。