MATRIX：社会仿照推动大模型价值自对齐，比GPT4更「体贴」
随着大言语模型（LLMs）在近年来取得显著进展，它们的能力日益增强，进而引发了一个关键的成绩：如何保证他们与人类价值观对齐，从而避免潜在的社会负面作用？模型如 ChatGPT 依赖于鉴于人类反馈的强化学习（RLHF），这一步骤通过鼓励标注者偏好的回覆并惩罚不受欢迎的反馈，提出了一种解决方案。然而，RLHF 面临着成本高昂、难以优化等成绩，以及在超人类水平模型面前显得力不从心。为了减少乃至消除对人类…- 4
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