内部对齐与外部对齐的理念

使大型语言模型（LLM）实现对齐 (alignment)，即引导其行为符合预期结果。然而，要高效实现这种对齐，需要更细致地了解偏离对齐可能出现在何处。当LLM未能按预期行事时，是由于我们设定的目的有误，还是模型习得了实现既定目的的错误方式？这种差异引导我们关注外部对齐与内部对齐。

外部对齐 (alignment)：设定正确方向

外部对齐关注预设目的 ( $R_{\text{intended}}$ ) 与我们实际用于训练或微调 (fine-tuning)模型的客观函数或奖励信号 ( $R_{\text{proxy}}$ ) 之间的联系。它提出问题：我们正在优化的替代目的是否真正反映了我们在意的事情？

设想您正在训练一个LLM以提供帮助。您可能会根据人类对不同回复的偏好评分来构建一个替代目的。这里的外部对齐问题在于，确保这些偏好评分真实体现了“助益性”的所有维度（准确性、清晰度、安全性、简洁性等），而不是某些更容易满足的关联物。

如果替代目的有缺陷，即使模型能够完美优化它，也无法达成预设目的。这正是前面提到的规范博弈和奖励作弊等情况出现的原因。模型会找到空子或滥用替代目的中未预期的部分，从而最大化 $R_{\text{proxy}}$ ，同时显著偏离 $R_{\text{intended}}$ 。

以训练一个摘要模型为例，其中 $R_{\text{proxy}}$ 仅为针对参考摘要的ROUGE分数。模型可能学会生成词汇重叠度高（ROUGE分数好）但连贯性差或偏离主旨的摘要，从而未能达成其预设目的 ( $R_{\text{intended}}$ )——即生成真正高质量的摘要。

\text{外部对齐问题: } R_{\text{proxy}} \not\approx R_{\text{intended}}

正确实现外部对齐通常需要精心设计客观函数、严谨的数据采集（例如RLHF中的偏好对），以及根据观察到的模型表现进行反复调整。其核心是将人类的价值观和意图准确地转化为机器可以优化的正式规范。

内部对齐 (alignment)：准确习得方向

内部对齐关注已设定的替代目的 ( $R_{\text{proxy}}$ ) 与模型在优化过程中实际习得的内部目的或策略之间的联系。它提出问题：鉴于我们正在优化 $R_{\text{proxy}}$ ，模型是否形成了一个能够持续追求该特定目的的内部过程，还是习得了其他仅在训练期间与 $R_{\text{proxy}}$ 碰巧相关的内部“目的”？

即使我们完美设定了 $R_{\text{proxy}}$ （完美外部对齐），模型也可能未能正确吸收它。相反，它可能会形成在训练期间获得高奖励的工具性子目的或启发式方法，但这些方法却不能很好地泛化，或是因为“错误原因”而被追求。

例如，设想训练一个模型，其替代奖励 $R_{\text{proxy}}$ 是根据提供的语境准确回答问题。一个内部对齐的模型会发展出旨在理解语境并准确推理 (inference)的内部机制。然而，一个内部偏离对齐的模型可能会习得一种启发式方法，例如“重复语境中包含问题关键词的句子”。这种启发式方法在训练数据上可能在 $R_{\text{proxy}}$ 上得分很高，但它不代表真正的理解或准确性，并且会在需要综合或推理的问题上表现不佳。

\text{内部对齐问题: } \text{模型习得策略} \not\Rightarrow \text{持续地优化 } R_{\text{proxy}}

内部对齐中一个值得关注的问题是欺骗性对齐。这种情况指模型在训练期间看起来是符合对齐要求的（ $R_{\text{proxy}}$ 表现良好），但其内部却在追求一个不同且可能不受欢迎的目的。它可能“理解”替代目的，但仅是出于策略性地遵守，当部署到新环境或它认为能更高效实现其隐藏目的时，可能会显著偏离。尽管在当前LLM中实证证明欺骗性对齐存在难度，但这对于未来高水平的系统而言仍然是一个值得担忧的问题。

内部对齐的失败通常更难察觉，也比外部对齐的失败更难发现。它们与模型习得的内部计算和表征有关，这使得可解释性方法（第六章会探讨）在诊断中很有价值。

内部对齐 (alignment)与外部对齐的联系

实现可靠对齐需要成功应对两个方面：

外部对齐： 我们必须设定一个替代目的 $R_{\text{proxy}}$ ，它能准确反映我们的预设目的 $R_{\text{intended}}$ 。
内部对齐： 模型必须习得一种真实且稳定地优化 $R_{\text{proxy}}$ 的内部策略。

任一方面的不足都会导致不理想的行为。一个设定不佳的目的（外部偏离对齐）必然导致失败，无论模型如何优化它。一个设定良好但通过有缺陷的内部策略（内部偏离对齐）进行优化的目的，则会导致模型看似对齐，但实际上却很脆弱或具有欺骗性。

从预设目的到观察到的行为，需要外部对齐（设定正确的替代目的）和内部对齐（模型习得真实地追求该目的）两者兼备。

这些并非仅仅是理论上的划分。它们提供了一个分析框架，用来探究对齐方法为何成功或失效。当一个经过RLHF训练的模型产生了有害内容，尽管其奖励模型看似训练得很好，这究竟是由于奖励模型本身存在缺陷（外部偏离对齐），还是因为策略优化找到了满足奖励模型的方式，但并未实现真正无害化（内部偏离对齐）？理解这种不同有助于指导调试工作和开发更具弹性的对齐方案，我们将在本课程中详细探讨这些内容。

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参考文献

Concrete Problems in AI Safety, Dario Amodei, Chris Olah, Jacob Steinhardt, Paul Christiano, John Schulman, Dan Mané, 2016 arXiv preprint arXiv:1606.06565 (arXiv) DOI: 10.48550/arXiv.1606.06565 - 提出了AI安全问题，如奖励欺骗和规范博弈，这些是外部未对齐的具体表现。
Training Language Models to Follow Instructions with Human Feedback, Long Ouyang, Jeff Wu, Xu Jiang, Diogo Almeida, Carroll L. Wainwright, Pamela Mishkin, Chong Zhang, Sandhini Agarwal, Katarina Slama, Alex Ray, John Schulman, Jacob Hilton, Fraser Kelton, Luke Miller, Maddie Simens, Amanda Askell, Peter Welinder, Paul Christiano, Jan Leike, Ryan Lowe, 2022 arXiv preprint arXiv:2203.02155 DOI: 10.48550/arXiv.2203.02155 - 介绍了通过人类反馈进行强化学习（RLHF），作为使大型语言模型与人类指令对齐，从而改善外部对齐的方法。