大模型（LLMs）在多个领域的应用日益广泛，但确保它们的行为与人类价值观和意图一致却充满挑战。传统对齐方法，例如基于人类反馈的强化学习（RLHF），虽取得一定进展，仍面临诸多难题：训练奖励模型需准确反映人类偏好，这本身难度很大；actor-critic架构的设计和优化过程复杂；RLHF通常需要直接访问

Pretitle:Aligner:AchievingEfficientAlignmentthroughWeak-to-StrongCorrectionsource:Arxiv2024paper:https://arxiv.org/abs/2402.02416code:https://aligner2024.github.io/ref:https://mp.weixin.qq.com/s/O9PP4Oc_Ee3R_HxKyd31Qg关键词:LLM,align,fin