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作業(yè)幫PoFT技術(shù)亮相AAAI 2025，智能教育模型優(yōu)化獲國(guó)際認(rèn)可

來(lái)源：責(zé)編：時(shí)間：2025-09-05 11:39:39 33觀看

導(dǎo)讀在近期舉辦的第39屆國(guó)際人工智能大會(huì)（AAAI 2025）上，作業(yè)幫公司憑借其研發(fā)的“偏好導(dǎo)向監(jiān)督微調(diào)（PoFT）”技術(shù)脫穎而出，該技術(shù)被大會(huì)正式收錄并獲得了廣泛關(guān)注。此次大會(huì)聚焦深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理及知識(shí)計(jì)算等多

在近期舉辦的第39屆國(guó)際人工智能大會(huì)（AAAI 2025）上，作業(yè)幫公司憑借其研發(fā)的“偏好導(dǎo)向監(jiān)督微調(diào)（PoFT）”技術(shù)脫穎而出，該技術(shù)被大會(huì)正式收錄并獲得了廣泛關(guān)注。此次大會(huì)聚焦深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理及知識(shí)計(jì)算等多個(gè)前沿技術(shù)領(lǐng)域，而PoFT技術(shù)正是這些領(lǐng)域的又一重要?jiǎng)?chuàng)新。

在教育智能化應(yīng)用的大背景下，大型語(yǔ)言模型的核心挑戰(zhàn)在于準(zhǔn)確理解指令并給出恰當(dāng)?shù)幕貞?yīng)。以數(shù)學(xué)題目講解為例，模型需確保解題步驟的嚴(yán)謹(jǐn)與表達(dá)的通俗易懂，這要求模型進(jìn)行深入的“對(duì)齊訓(xùn)練”。然而，高質(zhì)量的教學(xué)配對(duì)數(shù)據(jù)成本高昂，傳統(tǒng)監(jiān)督微調(diào)技術(shù)使用的“交叉熵”損失函數(shù)未能區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)的重要性，導(dǎo)致模型可能學(xué)習(xí)到低質(zhì)內(nèi)容，進(jìn)而產(chǎn)生理解偏差、解答質(zhì)量不高或表述模糊等問(wèn)題。

作業(yè)幫的PoFT技術(shù)針對(duì)這一難題提出了新穎的解決方案，其核心在于利用多個(gè)模型作為專家，對(duì)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)進(jìn)行權(quán)重評(píng)估，引導(dǎo)目標(biāo)模型有選擇性地高效學(xué)習(xí)。在訓(xùn)練階段，PoFT要求目標(biāo)模型對(duì)數(shù)據(jù)的“置信度”必須超過(guò)一組標(biāo)桿模型的平均水平，從而確保學(xué)習(xí)的有效性和可靠性。

PoFT技術(shù)還具備出色的兼容性，它可以與現(xiàn)有的數(shù)據(jù)過(guò)濾技術(shù)（例如IFD和Instag）結(jié)合使用，先去除明顯劣質(zhì)的數(shù)據(jù)，再通過(guò)PoFT進(jìn)一步調(diào)整學(xué)習(xí)權(quán)重，提升性能。同時(shí)，PoFT也能與偏好對(duì)齊算法（如DPO）協(xié)同工作，形成“兩步訓(xùn)練”流程。在Alpacaeval 2.0基準(zhǔn)測(cè)試中，PoFT與DPO的組合方案相比傳統(tǒng)DPO方法，勝率提高了2.74個(gè)百分點(diǎn)，特別是在復(fù)雜教學(xué)場(chǎng)景下，過(guò)擬合風(fēng)險(xiǎn)顯著降低。

教育應(yīng)用對(duì)模型的容錯(cuò)率要求極為嚴(yán)格。例如，在解答數(shù)學(xué)題時(shí)，模型需準(zhǔn)確識(shí)別并優(yōu)先采用“步驟簡(jiǎn)潔”和“邏輯清晰”的解法。若因?qū)W習(xí)低質(zhì)量數(shù)據(jù)而導(dǎo)致解析錯(cuò)誤，可能會(huì)對(duì)學(xué)生產(chǎn)生誤導(dǎo)。PoFT技術(shù)通過(guò)“標(biāo)桿模型打分”機(jī)制，使模型能夠優(yōu)先學(xué)習(xí)高質(zhì)量數(shù)據(jù)，精確捕捉教學(xué)過(guò)程中的特定偏好，從而提升教學(xué)效果。

目前，PoFT技術(shù)已被應(yīng)用于智能解析和個(gè)性化輔導(dǎo)等產(chǎn)品中，取得了顯著成效。此次PoFT技術(shù)在AAAI 2025的成功入選，不僅彰顯了作業(yè)幫在大模型優(yōu)化領(lǐng)域的強(qiáng)大技術(shù)實(shí)力，也為智能教育場(chǎng)景的模型適配提供了新的解決方案，即在不依賴高成本優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)的情況下，也能實(shí)現(xiàn)模型性能的穩(wěn)定提升。作業(yè)幫自成立以來(lái)，一直致力于利用技術(shù)手段解決教育領(lǐng)域的問(wèn)題，在語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、圖像識(shí)別、大數(shù)據(jù)、云原生及音視頻技術(shù)等多個(gè)領(lǐng)域不斷探索，并多次榮獲國(guó)內(nèi)外頂級(jí)獎(jiǎng)項(xiàng)，包括中國(guó)信通院的應(yīng)用優(yōu)秀案例、卓越創(chuàng)新案例以及MIT全球十大突破技術(shù)等。

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