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模型偏好只与大小有关？上交大全面解析人类与32种大模型偏好的定量组分

在目前的模型训练范式中，偏好数据的的获取与使用已经成为了不可或缺的一环。在训练中，偏好数据通常被用作对齐（alignment）时的训练优化目标，如基于人类或 AI 反馈的强化学习（RLHF/RLAIF）或者直接偏好优化（DPO），而在模型评估中，由于任务的复杂性且通常没有标准答案，则通常直接以人类标注者或高性能大模型（LLM-as-a-Judge）的偏好标注作为评判标准。尽管上述对偏好数据的应用已经取得了广泛的成效，但对偏好本身则缺乏充足的研究，这很大程度上阻碍了对更可信 AI 系统的构建。为此，上海交通大学生成式