Large Language Model Alignment: A Survey
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本文属于LLM系列内容，旨在对《Large Language Model Alignment: A Survey》进行翻译工作。
大型语言模型对齐:综述
- 摘要
- 1 引言
- 2 LLM对齐的必要性分析：
- 3 LLM对齐的定义与内涵：
- 4 外部对齐策略：
- 5 内部对齐机制：
- 6 机械可解释性分析：
- 7 对齐语言模型的攻击分析：
- 8 对齐评估方法：
- 9 对齐方向的未来探讨与展望：
- 10 对齐评估方法总结：
- 11 结论
摘要
近年来，大型语言模型（LLM）取得了重大的进展。尽管这些成果引起了广泛关注，但也引发了诸多担忧。不可否认，这些模型的潜力是巨大的；然而，它们可能生成不准确、误导甚至有害的文本。因此，采用对齐技术以确保模型行为与人类价值观一致变得至关重要。
1 引言
2 为什么需要LLM对齐？
3 什么是LLM对齐？
4 外部对齐
5 内部对齐
6 机械的可解释性
7 对齐语言模型的攻击
8 对齐评估
9 未来的方向和讨论
10 结论
近年来，随着LLM技术的迅速发展，这一进步无疑标志着人类技术实力的新纪元。然而，伴随这一强大力量的崛起，也伴随着一种责任，即确保这些模型在符合人类道德和期望的范围内运行。这项研究全面概述了专为LLM设计的校准方法，强调了将技术能力与道德考量相结合的重要性。通过将对齐技术划分为外部对齐和内部对齐，我们明确了研究界当前采用的多种方法。此外，还深入探讨了诸如模型可解释性、对抗性攻击的脆弱性等新兴主题，突显了校准过程中所涉及的复杂性。本文不仅系统记录了当前校准研究的现状，还展望了未来可能的研究方向，旨在揭示有望进一步完善和提升LLM校准潜力的研究轨迹。我们期待这项研究能够激发催化剂作用，促进人工智能校准社区与LLM研究者的紧密合作。这种协作模式对于充分释放LLM的潜力至关重要，确保它们以兼具道德规范和实际效益的方式服务于人类。从本质上讲，随着LLM技术不断取得新的成就，我们有责任并承诺以负责任和原则导向的方式加以部署。
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