Preference Alignment

文章介绍了在现有预训练模型基础上进行微调的方法，包括监督式微调、偏好对齐方法（如基于人类反馈的强化学习和直接偏好优化）、单体偏好优化等，强调了其在提升模型实用性和适应特定任务中的优势。