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More is Less: The Pitfalls of Multi-Model Synthetic Preference Data in DPO Safety Alignment

💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要

本研究探讨了直接偏好优化（DPO）在大型语言模型对齐中的应用，发现多模型生成的合成偏好数据虽然能提升性能，但也增加了安全风险。相比之下，仅使用自生成响应的模型在对齐安全性上表现更佳。

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标签

model 合成偏好数据 大型语言模型 安全风险 模型对齐 直接偏好优化
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