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本文介绍了一篇语言模型对齐研究的论文，由瑞士、英国、和法国的三所大学的博士生和 Google DeepMind 以及 Google Research 的研究人员合作完成。
不用打标签，也能解决视觉大模型的偏好对齐问题了。
在人工智能领域的发展过程中，对大语言模型（LLM）的控制与指导始终是核心挑战之一，旨在确保这些模型既强大又安全地服务于人类社会。早期的努力集中于通过人类反馈的强化学习方法（RLHF）来管理这些模型，成效显著，标志着向更加人性化 AI 迈出的关键一步。
本文主要内容为提示词工程师的工作实际经验和感悟。详人所略，略人所详。Prompt领域的优秀教程越来越多，基础知识可以参见社区先辈刘海同学：[23.08] 网上疯传的「AI 提示词工程师」到底是什么？
大模型对齐新方法，让数学推理能力直接提升9%。
有的大模型对齐方法包括基于示例的监督微调（SFT）和基于分数反馈的强化学习（RLHF）。然而，分数只能反应当前回复的好坏程度，并不能明确指出模型的不足之处。相较之下，我们人类通常是从语言反馈中学习并调整自己的行为模式。
OPO 无需训练即可实现实时动态对齐，而且因其即插即用的特性，适用于所有的开源与闭源大模型。
并非所有人都熟知如何与 LLM 进行高效交流。 一种方案是，人向模型对齐。于是有了 「Prompt工程师」这一岗位，专门撰写适配 LLM 的 Prompt，从而让模型能够更好地生成内容。
评估大模型对齐表现最高效的方式是？在生成式AI趋势里，让大模型回答和人类价值（意图）一致非常重要，也就是业内常说的对齐（Alignment）。