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来源 | Paperweekly 今年做过一段时间的 alignment 工作，做得有点不开心，各种 social 的原因，觉得自己的发挥受到了限制，最近又闲下来了，所以看了一些相关的论文，但是对这个方向还是挺感兴趣的，这里来分享一下我对 alignment 的一些理解。 对齐一般使用的是 chat 或者 instruct 模型，而不是 base 模型，自从 OpenAI 利用 RLHF 做人类偏好对齐后，开源社区就涌现了一些列的对齐技术。RL 技术中，典型的是 PPO（缺点是训练不太稳定，效率低），如果数据集是人类标注的就是 RLHF，如果是 GPT，PaLM2 等模型标注的，就是 RLAIF。 后面出现了非 RL 的技术，典型的就是 DPO（直接构造偏好数据集进行优化），然后有一些工作觉得 SFT+RLHF 不是 end2end，索性直接在 SFT 上加一个 alignment 的 loss，这个典型的就是 ORPO。 还有一部分工作觉得 DPO 训练的 pair-wise（x,y_w,yl）的数据
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