当前位置: 首页 > article >正文

LLM对齐方法作用:主要解决大型语言模型(LLMs)输出与人类价值观、需求和安全规范不一致的问题

LLM对齐方法作用:主要解决大型语言模型(LLMs)输出与人类价值观、需求和安全规范不一致的问题

对齐方法(Alignment Methods) 主要解决大型语言模型(LLMs)输出与人类价值观、需求和安全规范不一致的问题。其核心目标是让模型生成的内容更符合人类预期,同时确保伦理合规性和实用性。以下是对齐方法解决的具体问题及典型场景:


1. 安全性与伦理问题

  • 问题:基础LLMs可能生成有害内容(如暴力、歧视、虚假信息)或违反伦理规范(如医疗建议、法律建议)。
  • 解决方式
    • 通过监督微调(SFT)或强化学习从人类反馈(RLHF)训练模型,使其学会拒绝或过滤敏感问题。
    • 例如,模型会拒绝回答“如何制造爆炸物”,并在医疗问题中提示“请咨询专业医生”。

2. 用户偏好与风格适配

  • 问题:基础LLMs的输出可能缺乏友好性、结构化

http://www.kler.cn/a/590633.html

相关文章:

  • 【华为OD机考真题】- 用户调度问题(Java)
  • 使用zenodo-upload进行zenodo大文件上传
  • 【力扣】2666. 只允许一次函数调用——认识高阶函数
  • CellOracle|基因扰动研究基因功能|基因调控网络+虚拟干预
  • 大模型推理:LM Studio在Mac上部署Deepseek-R1模型
  • Windows安卓子系统WSA安装面具Root
  • LabVIEW旋转设备状态在线监测系统
  • 域渗透—哈希传递攻击(PTH)学习
  • 攻克 PDF 发票打印难题,提升财务效率
  • 开发者部署工具PasteSpiderV5版本更新杂谈
  • AI幻觉时代:避坑指南与技术反思
  • 基于SpringBoot+Vue的电商应用系统的设计与实现(代码+数据库+LW)
  • 【项目管理git】git学习
  • Spring IOC(五个类注解)
  • Node.js入门指南:初探JavaScript的后端世界
  • LuaJIT 学习(5)—— string.buffer 库
  • Apifox使用总结
  • 力扣Hot100——169. 多数元素
  • OSPF与RIP联动实验
  • GStreamer —— 3.1、Qt+GStreamer制作多功能播放器,支持本地mp4文件、rtsp流、usb摄像头等(可跨平台,附源码)