文章摘要
【关 键 词】 NeMo-Aligner、安全对齐、大语言模型、强化学习、直接偏好优化
本文主要介绍了英伟达开源的安全对齐框架NeMo-Aligner，旨在帮助开发人员提升大语言模型（LLM）的安全性能和稳定输出。随着大模型产品如ChatGPT和Midjourney的应用场景日益增多，确保其输出内容的安全和可靠性成为开发人员面临的重要挑战。传统的监督式微调方法在处理参数庞大的模型时效果不佳，因此NeMo-Aligner应运而生。
NeMo-Aligner集成了多种技术，包括人类反馈进行强化学习（RLHF）、直接偏好优化（DPO）、SteerLM和自我对弈微调等，以实现模型的安全对齐。文章详细介绍了两种常用的对齐方法：RLHF和SteerLM。
RLHF是NeMo-Aligner的核心模块之一，通过人类反馈引导大模型学习，使其输出更符合人类的价值观和偏好。RLHF的训练过程分为三个阶段：初始阶段进行监督微调，确保基础模型能生成符合用户指令的回复；奖励模型训练阶段，使用人类偏好数据训练奖励模型，最大化预测奖励与人类偏好的一致性；策略优化训练阶段，基于训练好的奖励模型，通过近端策略算法（PPO）进行优化训练。
SteerLM则通过引导大模型的生成流程实现安全对齐，使用“引导信号”的指导策略，将开发者期望的输出模式注入模型训练中。开发者需要准备包含输入提示和期望输出的数据集对，然后根据这些数据生成引导信号，控制生成文本的风格、主题和情感等内容。SteerLM可以应用于多轮AI对话、文本摘要和机器翻译等任务，引导模型生成更符合预期的响应。
文章提供了NeMo-Aligner的开源地址和相关论文地址，供有兴趣的开发者和研究者进一步了解和使用。
原文和模型
【原文链接】 阅读原文 [ 1061字 | 5分钟 ]
【原文作者】 AIGC开放社区
【摘要模型】 moonshot-v1-32k
【摘要评分】 ★★☆☆☆
