今日arXiv最熱大模型論文：大模型對齊告別微調(diào)，直接編輯表征空間即可解決

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原標(biāo)題：今日arXiv最熱大模型論文：大模型對齊告別微調(diào)，直接編輯表征空間即可解決
關(guān)鍵字：模型,語言,方法,表征,測試
文章來源：夕小瑤科技說
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內(nèi)容摘要：

夕小瑤科技說 原創(chuàng)作者 | Richard人工智能技術(shù)正在飛速發(fā)展，尤其是大語言模型在自然語言處理領(lǐng)域取得了令人矚目的成就。但同時，我們也面臨著如何讓語言模型更符合人類意圖、減少有害內(nèi)容生成的挑戰(zhàn)。
針對大模型對齊方向的挑戰(zhàn)，本文提出了一種新穎的方法來解決這一難題。其核心思想是：將自回歸語言模型看作一個離散時間隨機動力系統(tǒng)，通過在其表征空間中引入控制信號，動態(tài)調(diào)整模型在生成過程中的行為，使之更加符合特定的對齊目標(biāo)。與需要微調(diào)模型參數(shù)的方法不同，該方法只需訓(xùn)練一個簡單的價值網(wǎng)絡(luò)，并在測試時優(yōu)化表征空間即可實現(xiàn)對齊，因而速度更快、資源占用更少。
實驗表明，這一方法在保持生成質(zhì)量的同時，顯著提升了語言模型對無害性、有幫助性等人類偏好的契合度，并展現(xiàn)出了強大的泛化能力。
論文標(biāo)題:Aligning Large Language Models with Representation Editing: A Control Perspective
論文鏈接:https://arxiv.org/pdf/2406.05954.pdf
大模型對齊困境隨著自然語言處理技術(shù)的飛速發(fā)展，預(yù)訓(xùn)練語言模型的規(guī)模不斷

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文章來源：夕小瑤科技說
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作者簡介：專業(yè)、有趣、深度價值導(dǎo)向的科技媒體。聚集30萬AI工程師、研究員，覆蓋500多家海內(nèi)外機構(gòu)投資人，互聯(lián)網(wǎng)大廠中高管和AI公司創(chuàng)始人。一線作者來自清北、國內(nèi)外頂級AI實驗室和大廠，兼?zhèn)涿翡J的行業(yè)嗅覺和洞察深度。商務(wù)合作：zym5189