趋近智
尽管宪法AI(CAI)和标准指令微调 (fine-tuning)(IFT)都旨在塑造大型语言模型(LLM)的行为,但它们通过不同的机制运行,并针对模型对齐 (alignment)的不同方面。了解它们之间的联系有助于认识CAI在LLM开发工具集中的具体作用。
IFT主要侧重于教导LLM准确有效地遵循明确指令。它是一种监督学习 (supervised learning)形式,模型在通常由对组成的数据集上训练:(指令,期望输出)。目标是使模型生成的响应与给定指令所提供的期望输出之间的差异最小化。这种方法对于赋予模型特定技能非常有效,使其能够执行诸如摘要、翻译、问答等任务,或按指示采取特定角色或格式。监督信号是直接的:对于此输入指令,生成此输出。
宪法AI,尤其是在本章中讨论的其初始监督学习(SL)阶段,采用一种不同方法。CAI不是优化对人类提供的特定输入-输出示例的遵循,而是优化对一套明确书面原则(即宪法)的遵循。目标不仅仅是任务执行,而是由这些原则指导的行为调整。
以下是主要区别的细分:
需要认识到IFT和CAI并非相互排斥;它们可以是互补的技术。LLM可以首先进行广泛的指令微调 (fine-tuning),以获得多种技能和遵循指示的能力。随后,CAI方法(包括此处描述的监督阶段和稍后讨论的强化学习 (reinforcement learning)阶段)可用于使模型的行为与宪法中概述的特定伦理或安全原则保持一致,从而改进其执行这些指令的方式。这种分层能够构建既有能力又符合期望规范的模型。
从根本上说,IFT教导模型遵循指令,而CAI(在其SL阶段)开始教导模型一套内部规则来指导其行动,这些规则源自所提供的宪法。这种区别阐明了CAI在可扩展LLM对齐 (alignment)的难题中发挥的独特作用。
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