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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
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。