A Comprehensive Survey of LLM Alignment Techniques: RLHF, RLAIF, PPO, DPO and More

随着自监督学习技术的进步、预训练语料库中可用的数万亿标记、指令微调和拥有数十亿参数的大型Transformer的发展，大型语言模型（LLMs）现在能够生成关于人类提问的事实和连贯的回答。然而，训练数据的混合质量可能导致生成不良响应，这是一个重大挑战。在过去的两年中，从不同角度提出了各种方法来增强LLMs，特别是在将它们与人类期望对齐方面。尽管有这些努力，但还没有一篇综合性调查论文对这些方法进行分类和详细说明。在这项工作中，我们旨在通过将这些论文分类为不同的主题并提供每种对齐方法的详细解释，从而帮助读者全面了解该领域的当前状态。

本论文旨在综述当前大型语言模型（LLMs）在与人类期望对齐方面的挑战，并提出了各种方法来增强LLMs的能力，以便生成更符合人类期望的响应。

本论文通过将现有的大量研究进行分类和详细解释，提供了一种全面了解当前领域研究现状的方法。

论文详细介绍了各种对齐方法，包括数据增强、知识蒸馏、模型蒸馏、策略优化等。实验使用了多个数据集进行验证，并公开了代码和模型。值得进一步研究的是如何在更广泛的应用场景中使用这些方法。

与本论文相关的研究包括《GPT-3》、《BERT》、《RoBERTa》等大型语言模型的研究，以及各种对齐方法的研究，例如《Data Augmentation for Text Classification using Diverse Natural Language Generation》、《Distilling Task-Specific Knowledge from BERT into Simple Neural Networks》等。