理论原理

北京大学对齐小组开源项目详解：迈向全模态大模型与人类的意图相对齐

一、项目背景

随着人工智能技术的飞速发展，大模型在诸多领域展现出了强大的能力。
在这一背景下，北京大学对齐小组针对人工智能系统的安全交互与价值对齐进行了深入研究，并成功开发了一个开源项目，旨在强化学习方法和大模型的后训练对齐技术。
该项目不仅包含了团队在人工智能领域的重要成果，如Aligner、ProgressGym和Safe-RLHF等系列，还着重介绍了团队近期在模态对齐领域的突破性进展。

二、团队成果及开源项目介绍

北京大学对齐小组是一支专注于人工智能系统安全交互的团队，其成员包括吉嘉铭、周嘉懿等人。
该团队在强化学习方法和大模型的后训练对齐技术方面取得了重要成果。
团队发布的开源项目不仅包含了其多年研究成果的精华，还针对当前热门的Openai技术进行了深入分析。
在当前AI领域的快速发展中，“有效加速”和“超级对齐”已经成为两个主要的发展动向。
其中，团队对LLaMa模型进行了一系列的微调实验，展示了其强大的对齐性和指令跟随性。

三、全模态对齐框架：Align-Anything

团队发布的「Align-Anything」框架是该项目的一大亮点。
该框架支持文本、图像、音频、视频等多种模态的输入和输出对齐，这在当前开源社区中是独一无二的。
框架实现了包括SFT、DPO、PPO、SimPO等超过6种对齐算法，支持从文本到文本、文本加图像到文本、文本到图像、文本到音频、文本到视频等多种模态的微调。
同时，该框架还发布了首个全模态人类偏好数据集Align-Anything，提供详细的人类偏好注释以及用于批评和改进的精细语言反馈。

四、全模态大模型与全模态对齐的挑战

在日常生活中，人们接收到的信息往往是全模态的。
不同的感官渠道能够互相补充，帮助我们更全面地理解和表达复杂的概念。
随着模态的增加，输入输出空间的分布更加广泛，增加了幻觉现象，使得全模态对齐变得更加复杂。
针对这一问题，北京大学对齐小组基于Llama-3.2-Vision的11B预训练版本进行后训练对齐微调，得到了Beaver-Vision-11B模型，表现出了比meta微调的Llama-3.2-11B-Vision-instruct更强的对齐性与指令跟随性。

五、Align-Anything框架的特点与贡献

Align-Anything框架致力于使全模态大模型与人类意图和价值观对齐。该框架具备以下特点：

1. 高度模块化、扩展性以及简单易用的对齐训练框架，支持由文本、图片、视频、音频四大基本模态衍生出的任意模态模型对齐微调。
2. 验证了框架对齐算法的实现正确性，实现了高度可复用的模块化对齐代码。
3. 框架设计注重模态与算法的解耦合，便于用户在新的模态上扩展算法。
4. 高度可定制的模型与数据集注册机制，便于用户快速地将新模型或新数据集注册进框架中。
5. 提供了详尽的用户指南与代码传参规则解析，为用户提供了极大的便利。

六、结语

北京大学对齐小组在人工智能领域的研究取得了显著的成果，其开发的「Align-Anything」框架为全模态大模型的对齐研究贡献了重要的力量。
随着技术的不断发展，全模态大模型与人类的意图相对齐将成为未来研究的重点。

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