基本信息
文件名称：大语言模型的价值观对齐与有害内容过滤.docx
文件大小：72.04 KB
总页数：43 页
更新时间：2026-01-08
总字数：约2.31万字
文档摘要
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《大语言模型的价值观对齐与有害内容过滤》
课题分析与写作指导
本课题《大语言模型的价值观对齐与有害内容过滤》聚焦于人工智能领域中最为关键的伦理与安全问题。随着大语言模型（LLM）在各个领域的广泛应用，其输出内容是否符合人类价值观、是否包含有害信息，直接关系到技术的落地可行性与社会安全性。本研究的核心内容在于设计一种改进的基于人类反馈的强化学习（RLHF）算法，旨在解决传统对齐方法中奖励模型泛化能力弱、奖励黑客等问题；同时，构建一个多维度有害内容检测框架，从仇恨言论、偏见歧视、隐私泄露、暴力煽动等多个维度对模型输出进行实时监控与过滤。这不仅是技术层面的优化，更是