Aligning Large Language Models with Human: A Survey

最新推荐文章于 2025-11-24 18:29:32 发布

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分类专栏： Survey Paper 文章标签：语言模型人工智能自然语言处理

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/c_cpp_csharp/article/details/132023315

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本文详述了使大型语言模型（LLM）与人类期望对齐的技术，涵盖对齐数据收集、训练方法及评估。讨论了从NLP基准、人工指令到LLM自动生成指令的方法，以及在线和离线人类偏好训练。此外，还介绍了多种评估方式，包括封闭式和开放式基准，以及基于人类和LLM的评估。文章指出了未来研究的挑战和方向，为理解并提升LLM对人类意图的理解提供了宝贵资源。

本文也是LLM相关的综述文章，针对《Aligning Large Language Models with Human: A Survey》的翻译。

摘要

在大量文本语料库上训练的大型语言模型（LLM）已成为一系列自然语言处理（NLP）任务的领先解决方案。尽管这些模型具有显著的性能，但它们容易受到某些限制，如误解人类指令、生成潜在的偏见内容或事实上不正确（产生幻觉）的信息。因此，将LLM与人类期望相结合已成为研究界关注的一个活跃领域。本调查全面概述了这些对齐技术，包括以下方面。（1）数据收集：有效收集LLM对齐的高质量指令的方法，包括使用NLP基准、人工注释和利用强大的LLM。（2）训练方法：详细审查LLM调整所采用的主流训练方法。我们的探索包括监督微调，在线和离线人类偏好训练，以及参数有效的训练机制。（3）模型评估：评估这些与人类一致的LLM有效性的方法，为其评估提供了多方面的方法。最后，我们整理和提炼了我们的发现，为该领域未来的几个有前景的研究途径提供了线索。因此，对于任何致力于理解和推进LLM调整以更好地适应以人为本的任务和期望的人来说，这项调查都是一项宝贵的资源。收集最新论文的相关GitHub链接可在https://github.com/GaryYufei/AlignLLMHhumanSurvey。