文本对齐是一种用于大规模自然语言处理任务的高效统一模型

Jul, 2023

文本对齐是一种用于大规模自然语言处理任务的高效统一模型

Text Alignment Is An Efficient Unified Model for Massive NLP Tasks

Yuheng Zha, Yichi Yang, Ruichen Li, Zhiting Hu

TL;DR提出了一种以文本对齐为基础的轻量级模型，用于广泛的文本蕴含、相似性、问答、事实一致性等关键任务，并通过轻量级调优方法，在具有较少参数的情况下达到相媲美或超过传统模型的性能，在评估文本生成的事实一致性和问答任务中表现优异。

Abstract

large language models (LLMs), typically designed as a function of next-word prediction, have excelled across extensive NLP tasks. Despite the generality, next-word prediction is often not an efficient formulation

large language models next-word prediction text alignment efficiency factual consistency

发现论文，激发创造

使用更丰富的对齐特征进行简单而有效的文本匹配

本研究提出了一种快速、强劲的神经方法来进行通用文本匹配应用，通过保留原始点对特征、前一对齐特征和上下文特征三个关键特征，并简化其他所有组件，该模型在自然语言推理、释义识别和答案选择等任务上的性能与最先进技术相当，在参数更少的情况下，推理速度至少比类似的模型快 6 倍以上。

Aug, 2019

基于文本的多模态学习对齐

该研究论文针对多模态学习中的模态不匹配问题，提出了一种创新方法，即文本为中心的多模态学习对齐（TAMML）方法。通过利用文本的独特特性作为统一的语义空间，TAMML 在处理未见过的、多样化的和不可预测的模态组合时取得了显著改进。TAMML 不仅适应不同的模态，还保持了强大的性能，展示了基于基本模型的潜力，克服了传统固定模态框架中嵌入表示的局限性。该研究为领域做出了贡献，为模态可用性动态和不确定性的实际应用提供了灵活有效的解决方案。

Feb, 2024

AlignGPT: 具有自适应对齐能力的多模态大型语言模型

利用新的多模态大型语言模型 AlignGPT，通过在预训练阶段为不同的图像 - 文本对分配不同级别的对齐能力，并在指导微调阶段自适应地组合这些不同级别的对齐能力，以满足不同指令的动态对齐需求，取得了 12 个基准测试的竞争性性能。

May, 2024

通过微调平行语料库中的嵌入来进行单词对齐

该论文探讨了一种嫁接预训练语言模型和平行文本的方法来提高单词对齐质量的方法，提出了从这些微调模型中有效提取对齐信息的新方法，并证明了它们在五种语言对上优于之前的最先进模型，还演示了开源的具备预训练模型的 AWESOME 单词嵌入式多语言编码对齐器的实际性能

Jan, 2021

作为对齐实验室的通用语言助手

本研究旨在构建一个与人类价值观相一致的通用文本助手，通过简单的基线技术和评估，我们发现适度干预的效益随着模型大小的增加而增长，并且不会影响大模型的性能；二分类和模仿学习亦具善意，但此外，排序偏好建模方法在对齐训练任务中表现更佳且尺度更合适；最终我们研究通过 “偏好模型预训练” 阶段达到在人类喜好上微调时的样本效率提升。

Dec, 2021

为临床任务对齐大型语言模型

大型语言模型在临床应用中的关键性挑战是对其进行有效的对齐，以实现准确生成具备事实内容和非平凡推理能力的响应。本研究提出了一种名为 “扩展 - 猜测 - 精化” 的医学问题回答的对齐策略，该策略通过采用指令调整和少样本以及连续思考等方法显著提高了大型语言模型的性能。初步分析表明，该方法在从 USMLE 数据集中选取的问题子集上达到了 70.63% 的优异表现。

Sep, 2023

人类驱动大型语言模型的对齐研究

综述了大型语言模型对齐技术的全面概述，包括数据收集、训练方法和模型评估，并提供了未来研究方向的启示，是了解和推进适应人类任务和期望的 LLM 对齐的宝贵资源。

Jul, 2023

通过合成反馈对齐大型语言模型

本研究提出了一个新的框架，利用奖励建模 (RM) 方法和模拟高质量演示来进行对齐语言模型的训练，避免了对已对齐的 LLMs 的依赖，这种方法的结果是，我们的模型 ALMoST 在对 InstructGPT 或人工注释指令训练的开放源代码模型中表现良好，我们的 7B 大小的模型在使用 GPT-4 作为评判员的 A /B 测试中表现优异，平均获胜率约为 75％。

May, 2023

大型语言模型对齐：一项调查

大型语言模型（LLMs）的对齐方法研究，包括外部和内部对齐方法，探讨了其可解释性和对抗攻击的潜在漏洞以及评估方法，并展望了未来的研究方向。

Sep, 2023

深度学习时代的单词对齐：教程

本文探讨了在机器翻译中，句子间词语对齐的重要性以及其在传统统计机器翻译和目前神经机器翻译中的作用，并着重介绍了一种基于语料库的无监督统计词语对齐工具 GIZA++ 以及该领域的研究进展。

Nov, 2022