Aligner是北京大学团队提出的大语言模型对齐技术，通过学习对齐答案与未对齐答案之间的修正残差来提升模型性能。采用自回归的 seq2seq 模型，在问题-答案-修正后的答案（Query-Answer-Correction, Q-A-C）数据集上训练，无需依赖复杂的强化学习从人类反馈（RLHF）流程。 Aligner 的核心优势在于高效性和灵活性。作为即插即用的模块，可以直接应用于各种开源和基于 API 的模型，无需访问模型参数。

Aligner – 北大推出的残差修正模型对齐技术 第1张
（图片来源网络，侵删）
Aligner – 北大推出的残差修正模型对齐技术 第2张
（图片来源网络，侵删）