Starling-7B 是一个开放（非商业）的大型语言模型 (LLM)，通过人工智能反馈的强化学习进行训练。(RLAIF)

该模型利用了我们新的 GPT-4 标记的排名数据集 Nectar，以及我们新的奖励训练和策略调整管道的强大功能。 Starling-7B-alpha 在 MT Bench 中以 GPT-4 作为评判标准，得分 8.09，优于迄今为止 MT-Bench 上的所有模型，除了 OpenAI 的 GPT-4 和 GPT-4 Turbo。

*基于 MT Bench 评估，使用 GPT-4 评分。 需要进一步的人工评估。

作者：Banghua Zhu、Evan Frick、Tianhao Wu、Hanlin Zhu 和 Jiantao Jiao。

如有疑问，请联系 Banghua Zhu (banghua@berkeley.edu)。

参考文献

Starling-7B：通过 RLAIF 提高 LLM 的实用性和无害性

HuggingFace