3个样本、1个提示搞定LLM对齐，提示工程师：全部变得清晰明了

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原文标题：微调都不需要了？3个样本、1个提示就能完成LLM对齐，提示工程师：全都回来了

文章来源：机器之心

内容字数：8670字

内容摘要：机器之心报道指出，进行LLM对齐调优对于大型模型的效果至关重要。最近，一些研究者开始尝试无需微调的方法。艾伦人工智能研究所和华盛顿大学的研究者通过一种称为“无微调”的新方法，超越了使用监督微调（SFT）和人类反馈强化学习（RLHF）的LLM性能。通常，仅在无监督文本语料库上进行预训练的基础大型语言模型（LLM）通常不能直接用于开源领域的AI助手（如ChatGPT）。因此，为了使这些基础LLM成为有用且无害的AI助手，研究人员经常使用指导微调和偏好学习的方法对它们进行微调。指导微调是指使用人工标注或从GPT-4等专有LLM中收集的数据进行的一种监督微调（SFT）过程。而偏好学习是一种典型的人类反馈强化学习（RLHF），它通过不断微调监督微调后的LLM来进一步与人类偏好保持一致。通过基于微调的对齐方法，LLM得到显著改进，释放了令人印象深刻的潜力，并表明广泛的微调对构建AI…更多内容请查阅原文链接：微调都不需要了？3个样本、1个提示就能完成LLM对齐，提示工程师：全都回来了