Alignment:对齐

9 个月前 AI百科 103

在大语言模型中,“对齐”(Alignment)是指使模型的行为和输出与人类的价值观、伦理标准和期望相一致的过程。这个概念涉及多个方面:

  1. 外部对齐和内部对齐

外部对齐主要关注模型的输出行为,包括两种主要方法[3]:

  • 非递归监督:适用于低于人类水平的系统,主要通过强化学习和监督学习实现。
  • 可规模化监督:用于高于人类水平的系统,包括任务分解、宪法AI、辩论等方法。

内部对齐则关注模型是否能稳健地实现与人类期望一致的目标[3]。

  1. 主要技术方法
  • 人类反馈的强化学习(RLHF):通过收集人类对模型输出的评估来优化模型性能[2]。
  • 宪法AI:通过预定义的原则来指导模型行为[2]。
  • 多智能体辩论:利用多个AI智能体进行辩论,激发模型的发散思维[4]。
  1. 对齐的目标
  • 减少有害输出:包括毒性内容、偏见、刻板印象等[1]。
  • 提高事实准确性和可靠性[1]。
  • 增强模型的安全性和可控性[2]。
  1. 挑战和未来方向
  • 确立统一的人类价值标准:考虑多元文化背景下的价值观差异[2]。
  • 提高模型可解释性:破除"黑盒"属性,理解模型的决策过程[1]。
  • 发展规模化监督:利用AI辅助人类监督更复杂的AI系统[2]。
  • 加强对抗性攻击防御:提高模型抵御恶意攻击的能力[3]。

总之,大语言模型的对齐是一个复杂的多维度问题,需要技术创新和跨学科合作来不断推进,以确保AI系统的发展符合人类利益和价值观[1][2][3][4]。

Citations:
[1] http://www.jucreate.com/contentDetail?contentId=310
[2] https://www.tisi.org/26547
[3] https://blog.csdn.net/yorkhunter/article/details/139120641
[4] https://blog.csdn.net/weixin_42645636/article/details/134188944
[5] https://www.53ai.com/news/qianyanjishu/1897.html
[6] https://www.cnblogs.com/chentiao/p/17388152.html
[7] https://cloud.tencent.com/developer/article/2416650
[8] https://www.linkresearcher.com/theses/828c0968-7548-4e65-8634-5c44eb761f55


来源:Perplexity.ai

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