南大&旷视研究院无监督范式大幅降低视觉大模型对齐成本

南京大学和旷视研究院的科研人员为解决视觉大模型在用户体感上的不足，提出了一种创新的无监督范式——SeVa。该范式无需人工打标签，通过自动化构造偏好数据进行对齐训练，提升了模型的指令遵循能力和多模态理解，同时在多个基准测试中表现出显著的性能提升。SeVa方法不仅优化了模型的输出，还减少了训练时间和数据需求。
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