大语言模型原理基础与前沿 对齐语言模型与人类偏好

大语言模型原理基础与前沿 对齐语言模型与人类偏好

作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming

关键词：大语言模型、对齐、偏好、自然语言处理、AI伦理

1. 背景介绍

1.1 问题的由来

随着深度学习在自然语言处理（NLP）领域的突破性进展，大型语言模型（Large Language Models，LLMs）已成为推动人工智能技术进步的关键力量。然而，在当前的LLM系统中，它们往往倾向于生成文字序列，这些序列在语法上可能正确但并不一定符合人类的实际偏好或道德规范。这一现象引发了一个重要且具有挑战性的问题——如何调整LLM的行为，使其产出的内容不仅在语法层面合理，而且在更深层次上更加贴近人类的价值观和社会共识？

1.2 研究现状

近年来，研究社区已经提出了一系列方法和技术，旨在增强LLM的输出质量，并使之更好地对齐于人类偏好。这些方法涵盖了从预训练数据的选择、强化学习到多模态融合等多个维度，力求通过各种手段让大模型产出的信息更为可信、安全以及道德。

1.3 研究意义

解决这一问题对于推进人工智能伦理、确保技术发展服务于社会福祉具有重大意义。它不仅能提升LLM在实际应用场景中的可用性和可靠性，还能促进公众对AI技术的信任度，为构建更加智能、包容和可持续的人工智能生态系统奠定基石。

1.4 本文结构

本文将深入探讨大语言模型