Apple · ML Research

呵

从偏好到原则:基于评分标准的落地知识回答对齐

From Preferences to Principles: Rubric-Based Alignment for Grounded Knowledge Answers

二〇二六年八月二十八日 · 英文原文

为开放域问答设计奖励信号存在挑战,因高质量回答需兼顾多个质量维度,难以用单一标量目标捕捉。本文提出基于评分标准的奖励框架,生成基于检索证据的查询特定评分标准,并分解为多个质量维度,在训练后阶段提供细粒度监督。在构成、依据遵循和指令遵循三个评估轴的平均得分上,该方法相较基线有所改进。

为开放域问答设计有效的奖励信号颇具挑战性,因为高质量的回答必须同时满足答案质量的多个方面,而这些方面难以通过一个整体的标量目标来捕捉。我们引入了一种基于评分标准的奖励框架,该框架生成基于检索证据的查询特定评分标准,并将其分解为多个质量维度,在训练后阶段提供细粒度的监督。在三个评估轴(构成、依据遵循和指令遵循)上取平均值,我们的方法相较于……有所改进。

译自 Apple · ML Research · 录于 二〇二六年八月二十八日