1. 背景
大模型为什么需要对齐？
首先我们要搞清楚一个问题：LLM大语言模型预训练是监督还是无监督学习？
答案是无监督学习。
在预训练阶段，大语言模型（LLM）通过无监督学习大量的文本数据，例如网页、电子书、新闻等，以学习词语的分布、句子的语法结构和语言常识等，这一过程是一个无监督学习过程。模型通过大规模数据自我学习，而不是通过特定任务的标签引导，这使得LLM能够获取广泛且深入的语言知识。
预训练带来一系列好处的同时，也会导致一些问题：比如模型输出与预期目标不一致；生成歧视性、偏见性或有害的内容；模型过度泛化等。
为了解决这些问题，我们一般有在后阶段采用监督微调（SFT）、直接偏好对齐（DPO）、基于人类的强化学习（RLHF）等方法。这篇文章主要介绍这三种方法。
2.监督微调 SFT (Supervised Fine-Tuning)
定义与原理：
监督微调是一种使用有监督学习来微调预训练语言模型的方法。其目标是通过有标签的数据集（通常包含输入和期望输出的示例）来优化预训练模型，使其能够更好地完成特定任务或生成符合特定要求的输出。（如图）
优势与局限：
- 优势：能够快速提高模型在特定任务上的性能，同时保持大部分预训练知识。
- 局限：依赖于高质量的有标签数据，且可能存在标签偏差和过拟合的风险。
3.直接偏好对齐 DPO (Direct Preference Optimization)
定义与原理：
直接偏好对齐是一种旨在直接优化模型以符合人类偏好的方法。与RLHF相比，DPO不需要额外的奖励模型或强化学习框架，而是直接优化语言模型本身。
优势与局限：
- 优势：简化了训练流程，减少了对额外模型（如奖励模型）的依赖
- 局限：可能需要更多的偏好数据来确保优化效果的准确性，且优化过程可能较为复杂。
4.基于人类反馈的强化学习RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)
定义与原理：
RLHF是一种结合强化学习和人类反馈来优化语言模型的方法。其核心思想是通过人类的反馈来指导模型的优化过程，使模型能够生成更符合人类期望的输出。
优势与局限：
- 优势：能够利用人类反馈来优化模型输出，使模型更符合人类期望和偏好。
- 局限：需要大量的人类反馈数据，且训练过程较为复杂和耗时。同时，奖励模型可能存在偏差和局限性。
参考：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/695990388
