趋近智
使用监督微调(SFT)和人工反馈强化学习(RLHF)等方法实现大型语言模型(LLM)的可扩展对齐面临主要难题。主要问题通常围绕着对大量人工监督和标注的需求所造成的瓶颈。宪法式AI(CAI)提出了一种替代性框架,旨在通过运用AI本身来监督模型遵守一套预设原则(称为“宪法”)的方式,解决这一可扩展性问题。
CAI并非仅仅依赖人工判断来完成每次微调或偏好标注,而是引入了一种由明确伦理和安全准则引导的自动化监督机制。本节将探讨支撑CAI方法的根本原则。
CAI的核心是“宪法”:一份包含旨在规范大型语言模型行为的明确原则或规则的文件。这些原则由人工撰写,旨在体现帮助性、无害性、诚实性以及遵守特定安全规程或伦理考量等期望特点。
宪法原则的例子可以包括:
该宪法作为价值观的明确规定,不同于从SFT中的演示数据或RLHF中人工偏好学习到的隐性价值观。它提供了一个参考标准,AI可以据此评估和完善自己的输出。CAI的有效性在很大程度上取决于这些原则的清晰度、全面性和内部一致性,我们将在设计有效宪法的章节中进一步讨论此话题。
CAI通过AI自我批改和修订的过程,使宪法得以运作。这通常构成CAI训练初始监督学习(SL)阶段的起点。该过程如下进行:
考虑一个要求提供潜在有害活动指示的提示。
这种批改-修订循环生成(初始回复、批改、修订回复)的配对。这些更符合宪法的修订回复随后被用作监督微调过程中的目标输出。这使得模型能够直接学会生成符合宪法的回复,从而减少在单个回复层面进行人工干预的需求。
CAI监督学习阶段中AI批改和修订过程的流程。
尽管监督学习(SL)阶段直接利用修订输出训练模型,但CAI框架通常会扩展到强化学习(RL)阶段,该阶段与AI反馈强化学习(RLAIF)紧密关联。批改和修订过程内在地生成偏好数据:根据宪法,修订后的回复被认为比初始回复“更受偏好”。
这种AI生成的偏好数据(依据宪法遵守程度判断其中一个回复优于另一个的回复对)可用于训练偏好模型。该偏好模型随后在强化学习循环中充当奖励函数(通常使用近端策略优化 - PPO 等算法),进一步使大型语言模型的策略朝向生成符合宪法的输出。AI在宪法引导下,在生成强化学习人工反馈风格训练所需的偏好信号方面,有效替代了人工标注员。我们将在第四章和第五章审视这个RLAIF组件的具体内容。
结合这些原则,CAI提供了一条通向更具可扩展性对齐监督的路径。通过将期望行为编码进明确的宪法中,并运用AI模型通过自动化批改、修订和偏好生成来执行这些原则,对每次互动进行直接人工标注的依赖大大降低。人工则专注于设计和完善宪法这一更高层面的任务,而AI处理这些原则在数百万甚至数十亿次互动中的细致应用。这种自动化是CAI旨在克服传统强化学习人工反馈可扩展性限制的主要机制。
本质上,宪法式AI提供了一种结构化方法,用于将预设原则嵌入到大型语言模型的行为中。它运用AI模型自身的能力来解读这些原则,并生成对齐所需的必要反馈(批改、修订、偏好),从而提供了一条与需要持续细致人工输入的方法相比,可能更具可扩展性的路径。接下来的章节将探讨设计宪法以及实施批改/修订机制的实际方面。
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