Self Self-Taught Evaluators是一种无需人工标注数据的模型评估框架，通过自我训练方式增强大型语言模型（LLM）的评估能力。其核心在于利用LLM生成对比输出并进行迭代优化，显著提升了模型评估的准确性，达到了与顶级奖励模型相媲美的效果，广泛适用于语言模型开发、内容评估、教育科研以及技术支持等领域。 AI项目与工具 2025年06月12日 26 点赞 0 评论 477 浏览
