本文综述了大型语言模型（LLM）的对齐技术，包括数据收集、训练方法和评估，探讨了外部与内部对齐方法的可解释性及潜在漏洞。研究表明，新方法URIAL显著提升了LLM对齐效率，自校准技术在降低人工成本方面表现优异。此外，提出了CodecLM框架和CodeUltraFeedback数据集，以优化模型与编码偏好的对齐，推动LLM发展。