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LLM对齐方法作用:主要解决大型语言模型(LLMs)输出与人类价值观、需求和安全规范不一致的问题

对齐方法(Alignment Methods) 主要解决大型语言模型(LLMs)输出与人类价值观、需求和安全规范不一致的问题。其核心目标是让模型生成的内容更符合人类预期,同时确保伦理合规性和实用性。以下是对齐方法解决的具体问题及典型场景:


1. 安全性与伦理问题

  • 问题:基础LLMs可能生成有害内容(如暴力、歧视、虚假信息)或违反伦理规范(如医疗建议、法律建议)。
  • 解决方式
    • 通过监督微调(SFT)或强化学习从人类反馈(RLHF)训练模型,使其学会拒绝或过滤敏感问题。
    • 例如,模型会拒绝回答“如何制造爆炸物”,并在医疗问题中提示“请咨询专业医生”。

2. 用户偏好与风格适配

  • 问题:基础LLMs的输出可能缺乏友好性、结构化
http://www.dtcms.com/wzjs/823180.html

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