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原标题：今日arXiv最热大模型论文：大模型对齐告别微调，直接编辑表征
空间即可解决
关键字：模型,语言,方法,表征,测试文章来源：夕小瑶科技说
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夕小瑶科技说 原创作者 | Richard人工智能技术正在飞速发展，尤其是大语言模型在自然语言处理领域取得了令人瞩目的成就。但同时，我们也面临着如何让语言模型更符合人类意图、减少有害内容生成的挑战。
针对大模型对齐方向的挑战，本文提出了一种新颖的方法来解决这一难题。其核心思想是：将自回归语言模型看作一个离散时间随机动力系统，通过在其表征空间中引入控制信号，动态调整模型在生成过程中的行为，使之更加符合特定的对齐目标。与需要微调模型参数的方法不同，该方法只需训练一个简单的价值网络，并在测试时优化表征空间即可实现对齐，因而速度更快、资源占用更少。
实验表明，这一方法在保持生成质量的同时，显著提升了语言模型对无害性、有帮助性等人类偏好的契合度，并展现出了强大的泛化能力。
论文标题:Aligning Large Language Models with Representation Editing: A Control Perspective
论文链接:https://arxiv.org/pdf/2406.05954.pdf
大模型对齐困境随着自然语言处理技术的飞速发展，预训练语言模型的规模不断原文链接：今日arXiv最热大模型论文：大模型对齐告别微调，直接编辑表征空间即可解决
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文章来源：夕小瑶科技说
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作者简介：专业、有趣、深度价值导向的科技媒体。聚集30万AI工程师、研究员，覆盖500多家海内外机构投资人，互联网大厂中高管和AI公司创始人。一线作者来自清北、国内外顶级AI实验室和大厂，兼备敏锐的行业嗅觉和洞察深度。商务合作：zym5189
