【综述专栏】如何深入理解偏好学习？北大等《迈向大语言模型偏好学习的统一视角》

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在 科 学 研 究 中 ， 从 方 法 论 上 来 讲 ， 都 应 “ 先 见 森 林 ， 再 见 树 木 ” 。 当 前 ， 人 工 智 能 学 术 研 究 方 兴 未 艾 ， 技 术 迅 猛 发 展 ， 可 谓 万 木 争 荣 ， 日 新 月 异 。 对 于 A I 从 业 者 来 说 ， 在 广 袤 的 知 识 森 林 中 ， 系 统 梳 理 脉 络 ， 才 能 更 好 地 把 握 趋 势 。 为 此 ， 我 们 精 选 国 内 外 优 秀 的 综 述 文 章 ， 开 辟 “ 综 述 专 栏 ” ， 敬 请 关 注 。 大语言模型（LLMs）展现了极其强大的能力。实现成功的一个关键因素是将LLM的输出与人类偏好对齐。这一对齐过程通常只需要少量数据就可以有效提升LLM的性能。尽管效果显著，但该领域的研究涉及多个领域，所采用的方法相对复杂且难以理解。不同方法之间的关系研究较少，这限制了偏好对齐的进一步发展。 有鉴于此，我们将现有的流行对齐策略分解 ………………………………