大型语言模型在初步获得知识后，会经历后期训练阶段来优化其行为。第一阶段是监督微调（SFT），模型会根据示例提示-回答对进行训练，以学习格式和语调。接下来的阶段涉及偏好调整，模型通过对不同回答的排名来学习识别首选响应，利用人类反馈强化学习（RLHF）或直接偏好优化（DPO）等方法。SFT 模仿提供的回答，而偏好调整则旨在辨别更好的响应，尽管它可能容易受到奖励攻击，即模型为了取悦评判者而非准确性而进行优化。 AI
影响 解释了用于塑造大型语言模型行为并使其符合人类偏好的关键后期训练技术。
排序理由 该条目是一篇关于大型语言模型后期训练阶段的解释性文章，并非新模型或研究的发布。
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