Aligning Large Language Models with Human: A Survey
本文是关于LLM的综述文章，基于《Aligning Large Language Models with Human: A Survey》的翻译。
对齐人类与大语言模型：综述
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摘要
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1 引言
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2 对齐数据收集
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2.1 来自人类的指令
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- 2.1.1 NLP基准
- 2.1.2 人工构造指令
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2.2 来自强大LLM的指令
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- 2.2.1 自指令
- 2.2.2 多轮指令
- 2.2.3 多语言指令
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2.3 指令数据管理
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3阶段对齐训练
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3.1阶段在线人类偏好训练
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3.2离线人类偏好训练
- 3.2.1基于排序的方法
- 3.2.2基于语言的方法
- 3.2.1基于排序的方法
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3.3 参数有效训练
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4 对齐评估
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4.1 评估基准
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- 4.1.1 封闭式基准
- 4.1.2 开放式基准
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4.2 评价范式
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- 4.2.1 基于人类的评估
- 4.2.2 基于LLM的评估
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5 挑战与未来方向
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6 结论
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摘要
在经过大量文本语料库训练后，生成的先进语言模型（LLM）已成为多种自然语言处理任务的主要解决方案。尽管这些模型展现出显著的性能，但它们也面临着一些限制，例如可能误解人类指令、生成潜在偏见内容或产生错误信息（即产生幻觉）。因此，结合LLM与人类期望已成为研究领域中的一个活跃议题。本研究全面综述了这些对齐技术，主要包括以下几个方面。（1）数据收集：开发有效的方法来收集LLM对齐的高质量指令，包括利用NLP基准、人工注释以及强大的LLM工具。（2）训练方法：详细分析LLM对齐所采用的主要训练方法。我们的研究涵盖了监督微调、在线和离线人类偏好训练，以及参数有效性的训练机制。（3）模型评估：探讨评估LLM与人类一致性的有效方法，为模型评估提供了多维度的评估手段。最后，我们总结和提炼了研究发现，为该领域未来具有潜力的研究方向提供了指导。因此，对于致力于理解并推动LLM更好地适应以人为本的任务和期望的研究者而言，这项研究工作具有重要的参考价值。通过访问https://github.com/GaryYufei/AlignLLMHhumanSurvey，可以获取最新论文的相关GitHub链接。
1 引言
2 对齐数据收集
2.1 来自人类的指令
2.1.1 NLP基准
2.1.2 人工构造指令
2.2 来自强大LLM的指令
2.2.1 自指令
2.2.2 多轮指令
2.2.3 多语言指令
2.3 指令数据管理
3 对齐训练
3.1 在线人类偏好训练
3.2 离线人类偏好训练
3.2.1 基于排序的方法
3.2.2 基于语言的方法
3.3 参数有效训练
4 对齐评估
4.1 评估基准
4.1.1 封闭式基准
4.1.2 开放式基准
4.2 评价范式
4.2.1 基于人类的评估
4.2.2 基于LLM的评估
5 挑战与未来方向
LLM对齐的演进仍处于初级阶段，因此存在显著提升空间。在本节中，我们对表1中的现有研究工作进行了归纳总结。在此基础上，我们将具体分析其中面临的挑战，并探讨未来的研究方向。
6 结论
本次综述采用了系统性分析的方法，对LLM对齐技术的最新研究进展进行了全面梳理。研究者将这些工作归纳为对齐指令收集、对齐训练以及对齐评估三个关键环节，并着重探讨了每个阶段的技术特点与创新点。研究者进一步分析了当前LLM对齐的主要挑战，并提出了几个具有前瞻性方向的未来研究课题。我们期望这项研究能够提供有价值的视角，并激发进一步探索如何提升LLM一致性的兴趣。