arXiv 研究 LLM 分布对齐及其泛化特性
原文标题：Distributional Alignment of LLMs and Its Generalization Properties
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论文研究如何让大模型输出分布与人类参考分布对齐，以及对齐后模型能否泛化到未见样本与无关话题。基于两个大规模基准发现，模型可实现分布对齐并泛化到同领域新问题，跨话题泛化取决于话题间关联；但对齐后的模型可能以出人意料的方式退化，例如丧失创造力，说明其泛化特性本质上不稳定。
- 问题
- 如何让 LLM 输出分布与人类参考分布对齐，并对未见样本与无关话题泛化。
- 方法
- 基于两个大规模基准研究分布对齐训练，并考察同领域与跨话题泛化及退化现象。
- 结果
- 可实现分布对齐并泛化到同领域新问题；跨话题泛化取决于话题关联；对齐后模型可能丧失创造力。
- 影响
- 用 LLM 模拟人类调查回答时，需警惕对齐带来的不可预测退化，不能默认泛化稳定。
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LLM可实现输出分布对齐并泛化到同领域新问题，但跨话题泛化不稳且可能丧失创造力。
- •研究两个问题：如何做分布对齐，以及对齐后能否泛化到未见样本与无关话题。
- •基于两个大规模基准，模型能对齐参考分布并泛化到同领域新问题。
- •跨话题泛化取决于话题间关联，例如政治类问题与机构信任相关。
- •对齐后的模型可能以出人意料的方式退化，例如丧失创造力，说明泛化特性本质上不可预测。
为什么重要：用LLM模拟人类调查回答的研究者需警惕：对齐效果可能以牺牲其他能力为代价，且难以预判。
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