当前位置: 首页 > article >正文

安全成为大模型的核心;大模型安全的途径:大模型对齐

目录

安全成为大模型的核心

大模型安全的途径:大模型对齐

人类反馈强化学习(RLHF)

直接偏好优化(DPO)


安全成为大模型的核心

大模型安全的途径:大模型对齐

大模型对齐技术(Alignment Techniques for Large Language Models)是确保大规模语言模型(例如GPT-4)的输出与人类价值观和期望保持一致的关键方法。这种技术旨在防止模型生成不当或偏离预期的内容。以下是对人类反馈强化学习(RLHF)和直接偏好优化(DPO)的详细解释


http://www.kler.cn/a/376017.html

相关文章:

  • 什么是过拟合和欠拟合?什么会导致过拟合或欠拟合?
  • Python 的基本语法
  • GAN在AIGC中的应用
  • EasyPlayer.js网页播放器,支持FLV、HLS、WebSocket、WebRTC、H.264/H.265、MP4、ts各种音视频流播放
  • WordPress网站添加嵌入B站视频,自适应屏幕大小,取消自动播放
  • Git 的特殊配置文件
  • FPGA图像处理仿真:生成数据源的方法
  • Diving into the STM32 HAL-----HAL_GPIO
  • vscode 模板代码片段快捷配置
  • Unreal5从入门到精通之Sequencer关卡序列的用法
  • 什么是护网(HVV)需要什么技术?(内附护网超全资料包)
  • CSS3新增背景属性(四)
  • 1007:计算(a+b)×c的值
  • 什么是安全情报?
  • Excel:vba实现插入图片
  • LLM 使用 Elastic 实现可观察性:Azure OpenAI (二)
  • 数据结构 - 散列表,再探
  • Java和C++有什么区别?JVM不是跨平台的?JVM是用什么语言编写的?
  • 【UGUI】为射击游戏添加动态显示的分数和血量到UI界面
  • 跟我学C++中级篇——内联的语义
  • qt QDialog详解
  • static全局/局部变量/函数和普通全局/局部变量/函数的区别
  • 数据结构初识及顺序表详解
  • Mysql 8.4.3LTS 的离线部署
  • vue中时间插件moment
  • Java中的JVM(Java虚拟机)是什么?