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
安全部署与发布策略
这部分内容有帮助吗？
- Designing Machine Learning Systems: An Introduction to MLOps, Chip Huyen, 2022 (O'Reilly Media) - 全面概述了机器学习运维（MLOps），涵盖金丝雀发布、蓝绿部署和A/B测试等多种部署策略，这些对于安全的LLM推出至关重要。
- 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 - 讨论了通过红队测试系统性识别和减轻LLM在部署前的安全风险的方法，这是确保安全的重要部署前步骤。
- The System Card: A Documenting Approach to Responsible AI Development, Saleema Amershi, Anna Roth, Lauren Huneke, Rachel K. E. Bellamy, Jennifer Wortman Vaughan, Hanna Wallach, Meredith Ringel Morris, 2023 Proceedings of the 2023 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (ACM) DOI: 10.1145/3544548.3581177 - 提供了一个负责任的AI系统开发文档框架，强调在整个生命周期中（包括部署后）进行持续评估和监控。
- Holistic Evaluation of Language Models, Rishi Bommasani, Percy Liang, Tony Lee, Kathleen K. Lee, Jason Portenoy, Asli Celikyilmaz, Yizhong Wang, Emily Alsentzer, Danqi Chen, David Liang, Tatsunori Hashimoto, Yilun Du, Kevin L. Jarrett, Karan Goel, Peter Henderson, Jean-Benoit P. Goulard, Steven Wang, Michael S. Bernstein, Matei Zaharia, Emma Brunskill, Yejin Choi, Christopher D. Manning, Jure Leskovec, Sanmi Koyejo, Chelsea Finn, Andrew Y. Ng, 2023 Transactions on Machine Learning Research, Vol. 1 (MLOSS Foundation) DOI: 10.48550/arXiv.2211.09110 - 提出了一个全面评估LLM的框架，涵盖不同场景和指标，为设计部署前安全评估和持续监控提供了重要原则。