评估联邦RLHF中偏好聚合：用于LLM多元对齐

这篇ArXiv文章很可能研究了使用联邦强化学习（RLHF）将大型语言模型与多样化的人类偏好对齐的方法。系统评估表明，重点是提高LLM在不同用户群体中的公平性、稳健性和泛化能力。

• •研究联邦RLHF中的偏好聚合方法。
• •旨在改善跨用户群体的多元偏好对齐。
• •可能解决了LLM对齐中的公平性和稳健性问题。