Durch die Erstellung und den Abruf von Werkzeugen, die auf spezifische Probleme zugeschnitten sind, können Großsprachmodelle an verschiedene Aufgaben und Domänen angepasst werden, ohne dass eine aufwendige Feinabstimmung erforderlich ist.
Durch die Verwendung mehrerer Präferenzpaare pro Eingabeaufforderung und deren systematische Einführung in einem Curriculum-Lernverfahren kann die Leistung von Direkter Präferenzoptimierung (DPO) zur Ausrichtung von Großen Sprachmodellen auf menschliche Präferenzen deutlich verbessert werden.
Die Verwendung unterschiedlicher Prompt-Vorlagen für das Fine-Tuning und die Inferenz ist entscheidend, um die Sicherheitsausrichtung von LLMs zu erhalten, auch wenn das Fine-Tuning auf scheinbar "harmlosen" Datensätzen erfolgt.
Ein neuartiger Ansatz zur Ausrichtung von Großsprachmodellen auf die vielfältigen Präferenzen von Nutzern, indem Präferenzen als Richtungsvektoren in einem mehrdimensionalen Zielraum modelliert werden.