神经网络Transformer架构中的后训练对齐
**神经网络Transformer架构中的后训练对齐**
后训练对齐是指在大规模预训练完成后，通过额外处理使模型行为更符合人类价值观和需求的技术流程。这个过程的核心目标是修正预训练模型可能存在的输出不一致、偏见或有害内容生成等问题。对齐操作通常发生在模型已完成知识获取的阶段，作为连接基础能力与实际应用的关键桥梁。
对齐过程首先需要构建高质量的对齐数据集。这些数据包含人类对模型输出的偏好判断，通常以配对比较的形式呈现（如优质回答与劣质回答的对比）。标注者会根据安全性、帮助性和一致性等维度对模型
2025-11-29 10:02:21
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