​​SU（自监督学习）通过预训练任务设计、微调策略和语义对齐技术，使模型自动学习输入与输出的匹配关系，核心在于利用无标注数据构建内在监督信号，并借助对比学习、迁移学习等方法提升对齐精度。​​

1. ​​预训练任务设计​​
   SU模型通过掩码语言建模（MLM）或句子顺序预测（SOP）等任务，从海量无标注数据中学习语言规律。例如，BERT通过预测被掩码的词汇，迫使模型理解上下文语义关联，为后续对齐任务奠定基础。

2. ​​微调与领域适配​​
   在特定任务（如翻译或问答）中，SU模型通过少量标注数据微调，调整参数以适应目标场景。例如，用双语平行语料微调模型，使其自动将源语言与目标语言句子对齐，输出概率匹配的片段。

3. ​​对比学习与语义对齐​​
   通过对比正负样本（如相似句与不相关句），SU模型学习区分语义相似性。例如，SimCSE通过dropout生成同一句子的不同变体作为正样本，拉近语义相近的向量距离，实现自动对齐。

4. ​​动态窗口与多粒度处理​​
   面对复杂文本（如长文档或多语言混合内容），SU模型采用动态分块策略，结合注意力机制识别跨句子关联。例如，将段落拆分为子句后，模型自动判断“一对多”或“多对一”的对应关系。

5. ​​评估与迭代优化​​
   通过BLEU、ROUGE等指标量化对齐效果，结合人工验证调整模型。例如，在机器翻译中，若模型输出与参考译文差异过大，需重新设计预训练任务或增加领域数据。

​​提示​​：SU模型的对齐能力依赖数据质量与任务设计，实际应用中需平衡自动化与人工干预，定期更新模型以适应新场景。