Фреймворк "Самодосконалення попереднього навчання" інтегрує цілі вирівнювання (безпека, фактичність, якість) безпосередньо в попереднє навчання великих мовних моделей (LLM), використовуючи потужну попередньо навчену модель як динамічний переписувач і суддю. Цей метод призводить до значних успіхів у узгодженості генерації та фактичності, підвищуючи надійність та достовірність великих мовних моделей для реального використання.