标签： RLHF

在人工智能领域，大模型的安全对齐问题日益成为研究的焦点。随着模型规模的不断扩大，如何确保其行为符合人类价值观和伦理规范，成为了技术发展的核心挑战。本文将深入探讨两种主流的安全对齐方法：基于人类反馈的强化学习（RLHF）和基于动态策略优化（DPO）的方法，并从技术原理、应用场景、优缺点以及优化策略等方