趋近智
高级大语言模型对齐与安全技术
章节 1: 大型语言模型对齐的基本原理
大型语言模型中的对齐定义
对齐问题：目标与挑战
指令遵循与微调回顾
对齐度衡量：初始指标与局限性
内部对齐与外部对齐的理念
规范博弈与奖励欺骗
章节 2: 人类反馈强化学习 (RLHF)
RLHF流程：组成部分与工作原理
偏好数据收集与标注
奖励模型训练：架构与损失函数
奖励模型中的难题
使用 PPO 进行策略优化
PPO 实施考量
分析RLHF的性能与稳定性
RLHF的局限性与扩展
动手实践：实现RLHF的主要组成部分
章节 3: 高级对齐算法
宪法式AI：原理与实践
基于AI反馈的强化学习 (RLAIF)
直接偏好优化 (DPO)
对齐中的对比方法
迭代式增强与辩论
对齐方法对比分析
实践：实现DPO损失函数
章节 4: 评估LLM的安全性和对齐度
定义安全方面：无害性、诚实性、有用性
自动化评估基准 (HELM, TruthfulQA)
人工评估安全规程
大型语言模型的红队演练方法
LLM中偏见与公平的量化
评估对分布偏移的韧性
可扩展且可靠评估面临的挑战
动手实践：应用安全基准
章节 5: 对抗性攻击与防御
大型语言模型对抗性攻击分类
越狱方法与示例
提示注入攻击
训练/微调期间的数据投毒攻击
成员推断与隐私攻击
针对LLM稳定性的对抗训练
输入净化与输出过滤防御措施
形式验证方法（局限与前景）
练习：制作和防御简单越狱
章节 6: 可解释性与安全监控
可解释性在AI安全中的作用
LLM的特征归因方法
神经元与电路分析方法
构想探查与表征分析
模型编辑用于安全问题修正
生产环境中大型语言模型（LLM）的安全问题监测
LLM行为异常检测
动手实践：应用归因分析模型输出
章节 7: 构建更安全的大型语言模型系统
系统级安全架构
实施安全护栏
内容审核集成
安全管理上下文和记忆
安全部署与发布策略
大型语言模型安全故障的应急响应
安全措施的文档与透明度
实践：设计安全防护规范
规范博弈与奖励欺骗
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- Concrete Problems in AI Safety, Dario Amodei, Chris Olah, Jacob Steinhardt, Paul Christiano, John Schulman, Dan Mané, 2016 arXiv preprint arXiv:1606.06565 DOI: 10.48550/arXiv.1606.06565 - 一篇概述AI安全主要挑战的论文，其中包括奖励作弊和规范博弈，是AI对齐问题的基本参考文献。
- 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InstructGPT，展示了基于人类反馈的强化学习（RLHF），并间接说明了将大型语言模型与复杂人类偏好对齐的实际挑战。
- Constitutional AI: Harmlessness from AI Feedback, Yuntao Bai, Saurav Kadavath, Sandipan Kundu, Amanda Askell, Jackson Kernion, Andy Jones, Anna Chen, Anna Goldie, Azalia Mirhoseini, Cameron McKinnon, Carol Chen, Catherine Olsson, Christopher Olah, Danny Hernandez, Dawn Drain, Deep Ganguli, Dustin Li, Eli Tran-Johnson, Ethan Perez, Jamie Kerr, Jared Mueller, Jeffrey Ladish, Joshua Landau, Kamal Ndousse, Kamile Lukosuite, Liane Lovitt, Michael Sellitto, Nelson Elhage, Nicholas Schiefer, Noemi Mercado, Nova DasSarma, Robert Lasenby, Robin Larson, Sam Ringer, Scott Johnston, Shauna Kravec, Sheer El Showk, Stanislav Fort, Tamera Lanham, Timothy Telleen-Lawton, Tom Conerly, Tom Henighan, Tristan Hume, Samuel R. Bowman, Zac Hatfield-Dodds, Ben Mann, Dario Amodei, Nicholas Joseph, Sam McCandlish, Tom Brown, Jared Kaplan, 2022 arXiv preprint arXiv:2212.08073 DOI: 10.48550/arXiv.2212.08073 - 介绍了一种无需人类反馈即可对齐AI模型的方法，其动机是传统RLHF在规范博弈和奖励作弊方面的困难和脆弱性。
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