Aligner是什么?一文让你看懂Aligner的技术原理、主要功能、应用场景

来源:卓商AI
发布时间:2025-04-05

Aligner概述简介

Aligner是北京大学团队提出的大语言大模型对齐技术,通过学习对齐答案与未对齐答案之间的修正残差来提升模型性能。采用自回归的 seq2seq 模型,在问题-答案-修正后的答案(Query-Answer-Correction, Q-A-C)数据集上训练,无需依赖复杂的强化学习从人类反馈(RLHF)流程。 Aligner 的核心优势在于高效性和灵活性。作为即插即用的模块,可以直接应用于各种开源和基于 API 的模型,无需访问模型参数。

Aligner的功能特色

修正残差学习:Aligner 作为自回归的 seq2seq 模型,在问题-答案-修正后的答案(Query-Answer-Correction, Q-A-C)数据集上训练,学习对齐与未对齐答案之间的差异,实现了更精准的模型对齐。

弱到强泛化:使用小参数量的 Aligner 模型对大参数量的 LLMs 进行微调,可以显著提升强模型的性能。

即插即用:Aligner 能对齐如 GPT3.5、GPT4 和 Claude2 等无法获取参数的模型。

训练过程:

数据收集:从各种开源数据集中获取问题(Query),生成原始答案。

答案修正:使用 GPT-4、Llama2-70B-Chat 和人工标注来修正原始答案,符合人类价值观。

模型训练:基于修正后的数据集,训练 Aligner 模型,能将原始答案修正为对齐的答案。

Aligner的性能表现

提升帮助性和安全性:实验表明,使用 Aligner-7B 能提高 GPT-4 的帮助性和安全性,分别增加了 17.5% 和 26.9%。

弱到强泛化:基于 Aligner-13B 监督下微调 Llama2-70B,帮助性和安全性分别提升了 8.2% 和 61.6%。

多模型兼容性:Aligner-7B 对齐提升了包括闭源、开源及安全 / 未安全对齐模型在内的 11 种模型的帮助性和安全性。

Aligner项目介绍

项目官网:https://pku-aligner.github.io/

GitHub仓库:https://github.com/PKU-Alignment/aligner

HuggingFace模型库:https://huggingface.co/aligner/aligner-7b-v1.0

arXiv技术论文:https://arxiv.org/pdf/2402.02416

Aligner能做什么?

多轮对话场景:在多轮对话中,Aligner 可以改善对话的对齐效果,在稀疏奖励的挑战下。

人类价值向奖励模型的对齐:Aligner 可以通过特定语料训练,修正前置模型的输出以反映特定的价值观。

MoE-Aligner 的流式化和并行处理:通过将 Aligner 专门化处理并集成,可以创建更强大且全面的混合专家(MoE)Aligner。

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