大语言模型与人类反馈对齐的数学基础与算法设计

Aligning Large Language Models with Human Feedback: Mathematical Foundations and Algorithm Design

AI 导读

一篇教程式文章系统梳理了将 LLM 与人类意图、偏好和价值观对齐的数学基础与算法框架，涵盖 SFT、RLHF 和 DPO 等标准对齐技术。文章还探讨了从人类偏好学习的理论根基，将其与逆强化学习（IRL）和离散选择模型建立联系，并讨论了各算法的优势、局限与实践实现要点。

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摘要：本文介绍了用于使大型语言模型（LLM）与人类意图、偏好和价值观对齐的数学基础与算法框架。我们讨论了标准的对齐技术，如微调（SFT）、基于人类反馈的强化学习（RLHF）和直接偏好优化（DPO）。我们还探讨了从人类偏好中学习的理论基础，并将其与逆强化学习（IRL）和离散选择模型联系起来。我们以教程风格介绍了最先进的算法，讨论了它们的优点和局限性，并提供了关于实际实现的见解。我们的阐述旨在为研究人员和从业者提供全面的资源，既提供对对齐方法的基础理解，也提供开发更稳健、更可扩展的对齐技术的框架。

主题：	机器学习（cs.LG）；计算与语言（cs.CL）
引用为：	arXiv:2610.31862 [cs.LG]
	（或 arXiv:2610.31862v1 [cs.LG] 用于此版本）
	https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.31862 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI（待注册）
期刊参考：	2026 深度学习数学特刊]。IEEE Signal Processing Magazine, 43(3), 71-85
相关 DOI：	https://doi.org/10.1109/MSP.2026.3666824 链接到相关资源的 DOI

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来自：Chenliang Li [查看电子邮件]
[v1] 2026 年 10 月 22 日星期四 19:50:27 UTC（562 KB）

来源：arXiv cs.CL · arxiv.org