AlignDiff: 通过可定制行为的扩散模型对齐多样人类偏好

该文介绍了一种利用偏好建模和强化学习方法优化语言模型的技术，能够提高自然语言处理的评估表现。通过迭代在线模式的训练，每周使用新的人类反馈数据更新偏好模型和强化学习策略，有效改进了数据集和模型。同时，研究了强化学习从人类反馈中学习的鲁棒性和重要性，并提供了使用最新相关工作中出现的提示的模型样本。