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
大型语言模型安全故障的应急响应
全新 · 开源
Kerb - 大语言模型开发工具包
用于构建生产级 LLM 应用的 Python 工具包。提供提示词、RAG、智能体、结构化输出和多提供商支持等模块化实用工具。
这部分内容有帮助吗？
- Universal and Transferable Adversarial Attacks on Aligned Language Models, Andy Zou, Zifan Wang, Nicholas Carlini, Milad Nasr, J. Zico Kolter, Matt Fredrikson, 2023 arXiv preprint arXiv:2307.15043 DOI: 10.48550/arXiv.2307.15043 - 介绍了构建对抗性提示的方法，这些提示可以绕过大型语言模型的安全对齐，展示了LLM事件检测和控制中的一个难题。
- Red Teaming Language Models to Reduce Harms: Methods, Scaling Behaviors, and Lessons Learned, Deep Ganguli, Liane Lovitt, Jackson Kernion, Amanda Askell, Yuntao Bai, Saurav Kadavath, Ben Mann, Ethan Perez, Nicholas Schiefer, Kamal Ndousse, Andy Jones, Sam Bowman, Anna Chen, Tom Conerly, Nova DasSarma, Dawn Drain, Nelson Elhage, Sheer El-Showk, Stanislav Fort, Zac Hatfield-Dodds, Tom Henighan, Danny Hernandez, Tristan Hume, Josh Jacobson, Scott Johnston, Shauna Kravec, Catherine Olsson, Sam Ringer, Eli Tran-Johnson, Dario Amodei, Tom Brown, Nicholas Joseph, Sam McCandlish, Chris Olah, Jared Kaplan, Jack Clark, 2022 arXiv preprint arXiv:2209.07858 DOI: 10.48550/arXiv.2209.07858 - 详细介绍了对大型语言模型进行红队测试以识别安全弱点的方法，这是主动事件检测和安全机制设计的一部分。
- GPT-4 System Card, OpenAI, 2023 (OpenAI) - 概述了为GPT-4实施的安全工作、挑战和缓解策略，包括风险评估、红队测试和持续监控，提供了LLM安全操作的见解。
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