Large Language Model Alignment: A Survey

本文是LLM系列文章，针对《Large Language Model Alignment: A Survey》的翻译。

摘要

近年来，大型语言模型(llm)取得了显著的进展。这些进步虽然引起了极大的注意，但同时也引起了各种关切。不可否认，这些模式的潜力是巨大的；然而，它们可能产生不精确、误导甚至有害的文本。因此，使用对齐技术来确保这些模型展示与人类价值一致的行为变得至关重要。
这项调查努力提供一个广泛的探索为LLM设计的对齐方法，结合现有的能力研究在这个领域。采用人工智能对齐的视角，我们将llm对齐的主流方法和新兴建议分为外部对齐和内部对齐。我们还探讨了一些突出的问题，包括模型的可解释性，以及对对抗性攻击的潜在脆弱性。为了评估LLM的一致性，我们提出了各种各样的基准和评估方法。在讨论了LLM对齐研究的现状之后，我们最终展望了未来，思考了未来有希望的研究途径。
我们对这项调查的期望不仅仅是激发这一领域的研究兴趣。我们还设想弥合人工智能校准研究社区与专注于llm能力探索的研究人员之间的差距，以实现有能力和安全的llm。

1 引言

2 为什么需要LLM对齐？

3 什么是LLM对齐？

4 外部对齐

5 内部对齐

6 机械的可解释性

7 对齐语言模型的攻击

8 对齐评估

9 未来的方向和讨论

10 结论

LLM近年来的快速发展无疑开创了一个技术实力的新时代。然而，伴随这种力量而来的是确保这些模型在人类道德和期望的范围内运行的责任。该调查提供了为LLM量身定制的校准方法的全面概述，强调了将能力研究与道德考虑相结合的重要性。通过将对齐技术分为外部对齐和内部对齐，我们已经阐明了研究界目前正在采用的多方面方法。还讨论了诸如模型可解释性和对抗性攻击的脆弱性等新出现的主题，强调了对齐过程中涉及的复杂性。此外，本文不仅记录了对齐研究的现状，而且展望了未来，确定了有望进一步完善和增强LLM对齐的潜在研究轨迹。我们热切希望这项调查能起到催化剂的作用，促进人工智能校准社区和LLM研究人员之间的合作。这种合作方式对于充分利用LLM的潜力是必不可少的，确保他们以一种既合乎道德又有益的方式为人类服务。从本质上讲，随着我们继续推动LLM所能取得的成就，我们必须继续以负责任和有原则的部署LLM的承诺为基础。