BFT双尺度微调对齐生物医学知识

Zhenchao Tang等作者提出平衡微调（BFT）后训练方法，用于让大语言模型对齐生物医学知识。据其描述，该方法针对生物医学文本中密集低置信度片段所编码的认知不确定性，结合组归一化token重加权与序列级重分配，把训练权重向知识密集、认知不确定性高的样本倾斜。 目前公开信息仅为方法层面的提出与验证，尚无独立复现或与其他对齐方法对比的结论。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。