目录

1.人类对齐原理

1.1. 偏好学习（人类反馈，RLHF/DPO）

1.2. 奖励模型（AI的“打分老师”）

1.3. 价值观约束（如宪法AI）

2.如何人类对齐训练

2.1.对比学习（人类反馈 RLHF/DPO）

2.2.考试评分（奖励模型训练）

2.3.底线教育（安全防护）

2.4.持续优化（在线学习）

3.人类对齐实践

3.1.人类对齐数据集

3.2.训练代码 

3.3.人类对齐训练

3.4.推理

4.如何选择模型

4.1. 模型能力（核心）

4.2. 模型规模（参数大小）

4.3. 对齐潜力（是否容易调整）

4.4. 训练资源需求

4.5. 安全与风险

4.6. 开源vs闭源

5.如何确定模型需要哪种训练

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        模型人类对齐（Human Alignment）旨在确保人工智能系统的行为与人类价值观、意图和社会规范保持一致。随着大语言模型等AI技术的快速发展，如何使模型输出更安全、可靠且符合人类期望成为关键挑战。对齐训练通常通过监督微调（SFT）、基于人类反馈的强化学习（RLHF）等方法实现，利用人类标注的偏好数据或指令数据优化模型响应。这一过程需解决多维度问题，例如：避免有害内容、减少偏见、提升有用性，同时平衡不同文化背景的价值观差异。对齐不仅是技术问题，更涉及伦理与社会协作，未来需持续跨学科探索，确保AI发展真正服务于人类福祉。

1.人类对齐原理