趋近智
高级大型语言模型对齐：宪法人工智能与RLAIF
章节 1: 可扩展的对齐问题
监督微调在对齐方面的局限性
人类反馈强化学习 (RLHF) 面临的挑战
定义可扩展的监督
人工智能反馈机制的必要性
AI辅助对齐的理论体系
章节 2: 宪法人工智能：原理详述
宪法式AI的核心原则
设计有效的宪法
监督学习阶段（批评与修改）
CAI反馈的数学表述
与指令遵循的关联
CAI框架的局限性与评析
章节 3: 构建宪法级人工智能系统
建立宪法文件
生成初始回应
实施AI评估器模型
实施AI修订模型
构建监督微调数据集
使用 CAI 数据微调 LLM
调试与迭代CAI流程
动手实践：构建简单的宪法AI批评环节
章节 4: AI反馈强化学习 (RLAIF)
从RLHF到RLAIF：动机与不同点
AI偏好建模方法
生成AI偏好标签
从AI偏好构建奖励函数
RLAIF的强化学习算法（高级PPO）
应对RLAIF中的稳定性与收敛问题
RLAIF的理论保证与局限
章节 5: 高级RLAIF实现细节
搭建AI偏好标注器
偏好数据收集与管理
偏好模型训练
RLAIF 中 PPO 循环的实施
RLAIF 系统的超参数调整
扩展 RLAIF 流水线
常见故障模式与调试策略
实践：训练基础AI偏好模型
章节 6: 整合CAI与RLAIF
配合优势：CAI 引导 RLAIF
将 CAI 产出作为 RLAIF 的输入
顺序式与联合式训练流程
处理宪法与AI偏好间的冲突
结合系统时的架构考量
性能对比分析
章节 7: 高级对齐模型评估
标准基准：对齐专用指标
针对 CAI/RLAIF 模型的红队策略
对抗性输入鲁棒性测试
分析AI反馈特有的失效模式
对齐评估中的统计显著性
模型行为的定性分析
实践操作：设计红队测试套件
章节 8: 优化与可扩展性考量
CAI和RLAIF的计算成本
高效的反馈生成
优化强化学习训练循环 (PPO 效能)
分布式训练策略
对齐模型的模型蒸馏
量化与剪枝的考虑
资源管理与基础设施规划
监督微调在对齐方面的局限性
这部分内容有帮助吗？
- Training a Helpful and Harmless Assistant with Reinforcement Learning from Human Feedback, Yuntao Bai, Andy Jones, Kamal Ndousse, Amanda Askell, Anna Chen, Nova DasSarma, Dawn Drain, Stanislav Fort, Deep Ganguli, Tom Henighan, Nicholas Joseph, Saurav Kadavath, Jackson Kernion, Tom Conerly, Sheer El-Showk, Nelson Elhage, Zac Hatfield-Dodds, Danny Hernandez, Tristan Hume, Scott Johnston, Shauna Kravec, Liane Lovitt, Neel Nanda, Catherine Olsson, Dario Amodei, Tom Brown, Jack Clark, Sam McCandlish, Chris Olah, Ben Mann, Jared Kaplan, 2022 arXiv preprint arXiv:2204.05862 DOI: 10.48550/arXiv.2204.05862 - 这篇来自Anthropic的论文指出监督微调在复杂对齐方面的局限性，并介绍了使用人类偏好进行强化学习的RLHF作为一种可扩展的方法。
- 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 - 本文介绍了宪法AI，通过AI反馈将模型与原则对齐，以解决人类监督的可扩展性问题和监督微调的不足。
- Red Teaming Language Models to Reduce Harms: Methods, Limitations, and Recommendations, 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 - 本文讨论了识别和减轻模型有害行为的方法，说明了语言模型的脆弱性和漏洞。