01 大模型的对齐是什么?
简单来说，对齐指的是让大语言模型的行为、输出和决策方式与其设计者(人类操作者)的意图、价值观和指令保持一致的过程。
举个例子：
想象你养了一只非常非常聪明的小狗狗(大模型)，它天生就知道如何很快地找到爱吃的骨头(完成任务)，但有时会把邻居家的垃圾桶翻倒(产生有害内容)。
或者小区里追着小猫乱跑(带有偏见)，甚至把垃圾堆里的香肠叼给你吃(胡编乱造)。
对齐的核心目标，就是把这只小狗狗驯化成既能听懂指令又安全可靠的贴心助手
核心目标拆解
听懂人话: 确保模型能理解你的真实意图，而非死扣字眼(避免“买最便宜机票”结果给你选了需中转3次的凌晨航班)。
安全第一:不生成有害/歧视/非法内容(如教人制毒、鼓吹暴力)。
价值观正向:输出的内容符合广泛认可的伦理标准(如不偏袒特定群体)。
诚实可信:不知道就直说不知道，而非瞎编(避免学术资料里捏造参考文献)。
实用主义:输出简洁清晰、结构合理、符合常识(不用晦涩学术词回答日常问题)。
02 为什么要做对齐?
1.安全性和责任性:
避免有害输出: 防止模型生成仇恨言论、歧视性内容、骚扰、暴力、自残等指导信息、极端观点或虚假信息。
防止滥用:防止模型被用于进行欺诈、制造垃圾邮件、传播恶意软件、进行社会攻击等。
增强鲁棒性:让模型不容易被恶意提示诱导去做坏事。
2.提高可用性和可靠性:
遵循指令: 让模型能准确理解并执行用户的具体要求(如“以简洁的摘要风格写”)
保持真实性: 减少模型“胡说八道”，尽量基于事实推理(虽然完全杜绝幻觉很难)
符合用户期望:让模型的输出方(如语气、风格、详细程度)符合人类用户的合理预期。
道德判断:在涉及道德两难问题时(虽然模型可能不具备真正的道德观)，能输出符合社会普遍伦理的答案或拒绝回答，而不是给出危险建议。
3.增强可信度和实用性:
一个行为符合预期、安全可靠、能够遵循指令的模型才真正有用，才能被用户信任并应用于各种严肃场景。
03 对齐的技术方法有哪些?
核心路径1:有监督微调
思路:为模型提供标准答案范本进行模仿.
场景: 你搜集大量优秀对话样本(如礼貌得体的客服回复).
做法:在预训练模型基础上，用这些样本进行二次训练，教会它“怎样答才得体”
优点:实现直接，对风格优化效果明显
局限: 依赖高质量标注数据成本高;泛化能力不足(遇陌生问题易出错)
核心路径2:人类反馈强化学习
思路:让人类老师为模型的回答打分，模型据此自我优化
关键步骤:
a.采集人类偏好数据: 展示多个回答让人类排序(如问“什么是AI”后列出3种不同风格的答案进行投票)
b.训练奖励模型: 让AI学会预测人类的打分偏好
c.RL优化主模型: 用PPO算法驱动模型朝高分答案优化策略
优势: 处理复杂目标能力强(如“更有创意且不失严谨”); 动态持续改进
挑战: 标注效率低; 分数可能难以全面反映所有价值观要求
关键辅助技术: 提示工程
思路:在问题中预埋引导词控制输出方向.
实用技巧：
角色设定:“你现在是资深医学顾问，请用通俗语言解释...”。
格式约束:“请列出不超过3点的核心原因，每点20字以内”
安全限定:“请确保回答符合中国法律法规...”
工具: LangChain提示模板库
适用: 快速定向优化，避免重新训练
04 对齐的核心挑战有哪些?
意图的模糊性: 人类的意图(尤其是隐含的、复杂的意图)本身就不容易清晰定义。
“价值观”的多样性: 不同文化、不同群体、甚至不同个人之间的价值观可能存在冲突。对齐到谁的价值观?(通常目标是主流、无害、普世的价值观，但这本身也有争论)。
过度对齐的风险:如果对齐得“太紧”，可能会导致模型过于保守、缺乏创造力、不敢表达任何可能有争议但合理的观点
评估困难: 如何客观、全面地评估一个模型是否对齐?这本身也是一个研究难点(称为“对齐评估”)。
