**后训练阶段如何标准化方言：引入校准性适应对（CAP）以平衡模型响应**

_Answering in the User's Variety: Calibrated Accommodation Pairs for Post-Training_

> 研究揭示了在从 SFT 到 DPO 的后训练过程中，AI 模型倾向于将非标准英语用户的输入统一为标准英语回复，从而掩盖了对不同方言群体的差异化对待。尽管 DPO 更新仍偏好英式拼写，但新提出的“校准性适应对（CAP）”数据策略，能在不损害标准英语用户指令遵循能力的前提下，有效提升模型对非标准方言特征的收敛度，解决了传统偏好数据导致的过度方言化或响应标准化问题。

**来源信息**
- **来源**：HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）
- **分类**：论文
- **发布时间**：2026-10-22 08:00（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://huggingface.co/papers/2610.28474)