理解与人类反馈一致性的学习动态
通过理论分析学习动态，我们提供了对人类偏好对齐的理论观察，揭示了优化算法可能优先考虑具有更高偏好区分度的行为，并通过实证验证对现代语言模型和对齐任务加深了对未来方法的认识。
研究发现，人类对错误不太敏感，更倾向于支持自己观点的回答。高级语言模型注重正确性、清晰度和无害性。语言模型的偏好通常相似，无论训练方法如何。评估可以被操纵，与评委偏好一致可提高评分。这种调整对评分有重要影响。
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