大模型对齐再突破！3大核心技巧一次掌握，轻松实现高效模型协同

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大语言模型对齐 是利用大规模预训练语言模型来理解它们内部的语义表示和计算过程的研究领域。主要目的是避免大语言模型可见的或可预见的风险，比如固有存在的幻觉问题、生成不符合人类期望的文本、容易被用来执行恶意行为等。 从必要性上来看，大语言模型对齐可以 避免黑盒效应，提高模型的可解释性和可控性，指导模型优化 ，确保AI 技术的发展不会对社会产生负面影响。因此，大语言模型对齐对AI系统的发展至关重要。 目前的大语言模型对齐研究主要分为三个领域： 外部对齐、内部对齐、可解释性 。我整理了这三个领域的高质量论文分享给大家，共 35篇 ，帮助同学们掌握大语言模型对齐的核心技术与研究重点，快速找到新的idea。 扫码 添加小享，回复“ 对齐 ”   免费获取 全部 论 文 +代 码合集 外部对齐 非递归监督 Open Problems and ………………………………