AlignLLMHumanSurvey

更好的理解和对齐大型语言模型与人类需求的方法综述

本综述探讨了大型语言模型（LLMs）与人类需求对齐的研究进展，包括数据收集、训练方法和模型评估。文章展示了如何改进LLMs在理解人类指令、避免偏见和减少虚假信息方面的表现，并为研究人员和从业者提供了有价值的参考，助力LLMs更好地满足人类任务和期望。

Large Language ModelsNLP数据收集模型评估培训方法Github开源项目

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论文

AlignLLMHumanSurvey 项目简介

AlignLLMHumanSurvey 是一个研究关于如何将大型语言模型(LLMs)与人类期望对齐的项目。随着技术的发展，大型语言模型逐渐成为自然语言处理(NLP)中解决多样化任务的主要工具。然而，这些模型虽性能卓越，但也存在一些局限性，诸如误解人类指令、生成可能带有偏见的内容或提供不准确的信息。因此，与人类期望对齐的大型语言模型成为研究界的热点。

项目目标

AlignLLMHumanSurvey 的主要目标是提供对这些对齐技术的全面概览，包括数据收集、训练方法和模型评估等方面。该项目旨在总结和提炼当前的研究成果，探索未来的发展方向，为希望深入了解及推进模型人类对齐的研究人员和实践者提供宝贵的资源。

项目内容

数据收集

项目对各种数据收集方法进行了综述，其中包括：

来自人类的数据：利用人类提供的数据集或基准来微调模型，提高模型的指令理解和遵循能力。
来自大型语言模型的数据：通过强大的语言模型自生成指令，提高输入和输出质量。
指令管理：研究如何根据指令的含义和数量有效管理数据，提升模型处理指令的能力。

训练方法

AlignLLMHumanSurvey 详细探讨了模型训练的多样化方法，包括：

在线人类对齐：通过人类反馈即时调整模型。
离线人类对齐：利用排名和语言进行离线训练，以优化模型性能。
参数高效训练：在保持高效的同时减少训练过程中参数耗费的各种方案。

模型评估

在模型性能评估方面，项目讨论了多个关键原则和基准，包括：

设计原则：基于不同的评估设计原则以确保全面性和准确性。
评估基准和范式：选择合适的评估基准和方法，确保模型在不同场景中的实用性和可靠性。

有效工具套件

项目也提供了一些有效的工具套件，帮助研究人员或开发者进一步优化或开发符合人类期望的大型语言模型。

项目意义

AlignLLMHumanSurvey 项目为正在研究和实践如何使大型语言模型更好地服务于人类任务的各行各业人员提供丰富的资源和指导。随着相关领域的不断扩大，该项目旨在成为重要的参考文献，对在模型与人类期望对齐的研究探索起到推动作用。

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