論文の概要: RLHF: A comprehensive Survey for Cultural, Multimodal and Low Latency Alignment Methods
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.03939v1
- Date: Thu, 06 Nov 2025 00:35:17 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-07 20:17:53.250448
- Title: RLHF: A comprehensive Survey for Cultural, Multimodal and Low Latency Alignment Methods
- Title（参考訳）: RLHF:文化・マルチモーダル・低レイテンシアライメント手法に関する総合的な調査
- Authors: Raghav Sharma, Manan Mehta, Sai Tiger Raina,
- Abstract要約: マルチモーダルアライメント,文化フェアネス,低レイテンシ最適化における重要なギャップに対処することで,アライメント研究の新たなフロンティアを合成する。
これらのテクニックの比較合成とオープンな課題の概要を提供することで、この研究は研究者がより堅牢で効率的で公平なAIシステムを構築するための重要なロードマップとなる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.09558392439655011
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) is the standard for aligning Large Language Models (LLMs), yet recent progress has moved beyond canonical text-based methods. This survey synthesizes the new frontier of alignment research by addressing critical gaps in multi-modal alignment, cultural fairness, and low-latency optimization. To systematically explore these domains, we first review foundational algo- rithms, including PPO, DPO, and GRPO, before presenting a detailed analysis of the latest innovations. By providing a comparative synthesis of these techniques and outlining open challenges, this work serves as an essential roadmap for researchers building more robust, efficient, and equitable AI systems.
- Abstract（参考訳）: Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) は、Large Language Models (LLM) の整合の標準である。
マルチモーダルアライメント,文化フェアネス,低レイテンシ最適化における重要なギャップに対処することで,アライメント研究の新たなフロンティアを合成する。
まず,これらの領域を体系的に探索するため,PPO,DPO,GRPOなどの基礎的アルゴリズムを概観し,最新のイノベーションを詳細に分析した。
これらのテクニックの比較合成とオープンな課題の概要を提供することで、この研究は研究者がより堅牢で効率的で公平なAIシステムを構築するための重要なロードマップとなる。
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