校准器 – 北大开发的残差调整模型对齐方法

Aligner指的是什么

Aligner是由北京大学的研究团队开发的一种大语言模型对齐技术，它通过学习修正未对齐答案与正确答案之间的差异来提高模型的表现力。该技术利用了自回归seq2seq框架，在一个包含问题、初始回答及改进后的回答（Query-Answer-Correction, Q-A-C）的数据集上进行训练，并且不需要借助复杂的基于人类反馈的强化学习(RLHF)流程。Aligner的主要优点在于其高效和灵活的特点，作为一种即插即用组件，它可以无缝集成到各种开源或API驱动的模型中使用，而无需对内部参数进行修改。

Aligner的核心作用

• 调整剩余学习Aligner 是一种基于自回归机制的序列到序列模型，通过在包含问题、初始回答及修正后回答（Query-Answer-Correction, Q-A-C）的数据集上进行训练，掌握了识别和学习正确答案与初步生成的回答之间差异的能力，从而显著提升了其对齐精度。
• 从薄弱到强大的扩展通过利用小型参数集的 Aligner 模型来调整大型参数集的语言生成模型，能够大幅增强高性能模型的效果。
• 便捷安装使用Aligner 具备与 GPT3.5、GPT4 以及 Claude2 等无参数可获知模型进行对齐的能力。
• 培训流程由于提供的内容为空，没有具体内容可以进行伪原创改写。如果您有具体段落或文本需要处理，请提供详细信息。
  • 信息采集：通过多种公开的数据集搜集查询请求，并构建初始响应答案。
  • 纠正答案采用 GPT-4、Llama2-70B-Chat 以及人工校对的方式调整初始回答，确保其契合人类的价值观。
  • 训练模型利用调整过的数据集来训练 Aligner 模型，可以实现将初始答案转换成一致性的答案。

Aligner的功能展示

• 增强辅助功能和安全保障研究显示，采用 Aligner-7B 可以增强 GPT-4 的辅助效能和安全标准，具体增幅分别为 17.5% 和 26.9%。
• 从弱势向强势的扩展在 Aligner-13B 的监督下对 Llama2-70B 进行微调后，其帮助性提高了 8.2%，安全性增强了 61.6%。
• 支持多种模型的兼容性Aligner-7B 的改进增强了涵盖闭源、开源以及已安全和未安全对齐的共11种模型的安全性与协作能力。

Aligner项目的仓库位置

• 官方网站项目：访问网址 https://pku-aligner.github.io/以获取更多信息。
• Git代码库：访问该对齐工具的GitHub仓库，请前往 https://github.com/PKU-Alignment/aligner
• HuggingFace的模型集合库：访问此链接以查看Aligner模型的7B版本第1.0版的相关信息 – https://huggingface.co/aligner/aligner-7b-v1.0
• 关于技术的arXiv论文这篇论文可以在如下链接中找到：https://arxiv.org/abs/2402.02416，提供了最新的研究成果。请注意，直接提供的内容是关于如何访问该学术文章的指引，并非具体的研究内容摘要或详细信息。因此，在此基础上进行“伪原创”改写主要集中在表述方式上而非内容实质的变化。

Aligner的使用情境

• 多次交互环境在多次交互过程中，Aligner 能够优化对话的对齐质量，并且能够应对稀疏奖励所带来的困难。
• 人类的价值观与激励机制模型的一致性调整Aligner 能够利用专门的语料库进行培训，调整前序模型的结果来体现特定的价值取向。
• MoE-Aligner 的实时处理与平行计算能力通过对 Aligner 进行专业化改造和整合，能够构建出更为强大和完善的一体化混合专家系统（MoE）。