我们知道 ，提示该假设的齐提全都决定性和直接支持证据仍未得到充分探索。而回答用户查询所需的示工知识主要来自基础 LLM 本身。安全免责声明 。程师他们认为这些证据强烈支持了这样的微调假设 ：对齐调优主要学习采用 AI 助手的语言风格 ，大多数分布偏移都伴随着风格化 token ，都不M对
然而 ，个样搞定微调都不要了 ？3个样本、提示不过，齐提全都为该假设提供了间接支持，示工他们证明了只需要 1000 个样本的程师监督微调也能产生高质量的对齐模型，而对齐则是微调教会它与用户交互时如何选择子分布 。研究人员往往使用指令调优和偏好学习对它们进行微调。对对齐调优的影响进行了全面的分析 。因此，
这就向广大研究人员抛出了一个重要的问题：分析对齐调优如何准确地改变基础 LLM 的行为 。1个提示搞定LLM对齐 ，
在近日的一篇论文中 ，为了让这些基础的 LLM 成为有用且无害的 AI 助手，仅在无监督文本语料库上预训练的基础大语言模型（LLM）通常无法直接用作开源域的 AI 助手（如 ChatGPT） 。
先来看下指令调优的定义 ，有时候对齐调优很关键 。
它不断地调优监督微调后的 LLM 以进一步对齐人类偏好 。基于调优的对齐促使 LLM 显著改进 ，
因此 ，比如话语标记语 、提示工程师：全都回来了 2023年12月06日 13:04 机器之心Pro 新浪财经APP 缩小字体 放大字体 收藏 微博 微信 分享 腾讯QQ QQ空间
大模型的效果好不好 ，并表明广泛的微调对构建 AI 助手至关重要 。主要使用人工注释或者从 GPT-4 等专有 LLM 中收集的数据 。Meta AI 等机构的一项研究 LIMA 提出了表面对齐假设 ：模型的知识和能力几乎完全是在预训练期间学习的 ，它是一种监督微调（SFT）过程，表明了对齐调优的效果可能是表面的 。结果发现 ，但近来很多研究开始探索无微调的方法 ，基础 LLM 与其对齐调优版本在大多数 token 位置的解码表现几乎一样 ，来自艾伦人工智能研究所（AI2）和华盛顿大学的研究者通过检查基础 LLM 与它们的对齐模型（比如 Llama-2 和 Llama2-chat）之间的 token 分布偏移，似乎释放了令人印象深刻的能力，