东莞网站设计百年,济南网站建设力推搜点网络ok,工程公司总经理年终总结,中国摄影网官网本文也是LLM相关的综述文章#xff0c;针对《Aligning Large Language Models with Human: A Survey》的翻译。 对齐人类与大语言模型#xff1a;综述 摘要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 …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。 对齐人类与大语言模型综述 摘要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6 结论 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。
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对齐的发展仍处于初级阶段因此还有很大的改进空间。在本节中我们在表1中总结了将LLM与人类相结合的现有重要研究工作。下面我们将讨论其中的一些挑战以及相应的未来研究方向。
6 结论
本次综述对LLM对齐技术的最新进展进行了最新综述。我们将这些研究工作总结为对齐指令收集、对齐训练和对齐评估。最后我们指出了LLM对齐的几个有前景的未来方向。我们希望这项调查能够提供有见地的视角并激励进一步研究如何改善LLM的一致性。
