实施AI评估器模型

在上一章打下的根底上，让我们将AI自我评估的想法付诸实践。AI评估器模型是宪法AI监督学习阶段的核心组成部分。它的目标是根据预设章程($\mathcal{K}$)评估基础语言模型($M_{base}$)生成的初始回复，并给出评估意见($C$)。该评估意见用作改进模型表现的信号。

形式上，此步骤可表示为：

$$C = \text{评估器}(P, R_{initial}, \mathcal{K})$$

这里 $P$ 是原始指令，$R_{initial}$ 是 $M_{base}$ 的初始回复，$\mathcal{K}$ 是章程。输出 $C$ 是评估意见。

设计评估器模型

实现评估器有多种方法，每种方法都有其优缺点，适用于不同的情况和资源限制。

1. 使用基础大型语言模型 ($M_{base}$) 作为评估器：最直接的方法是使用生成初始回复的同一大型语言模型。通过精心设计一个包含章程、原始指令和回复的特定指令，可以指示大型语言模型根据章程原则评估其自身输出。

   • 优点：无需额外的模型训练或管理。利用现有的大型语言模型能力。
   • 缺点：模型可能存在偏见，对其自身输出可能过于宽容。它可能难以进行自我评估所需的复杂元推理，特别是当章程复杂或与模型固有倾向相悖时。表现高度依赖于指令工程。

2. 使用单独的、功能强大的大型语言模型：采用一个独立且可能能力更强的大型语言模型（例如，更大的模型或以强大推理能力著称的模型）可以作为更客观的评估器。

   • 优点：能提供更高质量、更客观的评估意见。可能更好地处理复杂的章程和不明显的违规行为。
   • 缺点：引入了对另一个模型的依赖（API成本、延迟）。仍需仔细进行指令工程。

3. 微调专用评估器模型：对于高度特定的要求或大规模部署，您可以专门为评估任务微调一个大型语言模型。这涉及创建一个包含（回复、章程节选、评估意见）元组的数据集，这可能通过人工标注或上述指令方法进行引导。

   • 优点：可以针对特定的章程框架优化速度和准确性。在推理时可能需要较不复杂的指令。
   • 缺点：需要在数据收集和模型训练方面进行大量前期投入。增加了模型维护开销。

对于大多数实现，从方法1或方法2（向现有大型语言模型提供指令）开始是最实际的方法。

编写有效的评估指令

生成的评估意见 $C$ 的质量高度依赖于提供给评估器大型语言模型的指令。一个结构良好的指令非常重要。重要组成部分包括：

• 角色定义：清楚地指示模型作为评估器，根据特定章程进行评估。
• 章程 ($\mathcal{K}$)：提供相关的章程原则。如果章程很长，您可能只包含基于指令 $P$ 或回复 $R_{initial}$ 的最相关原则，尽管在上下文窗口限制允许的情况下，包含完整文本通常更稳妥。确保原则清晰划分（例如，编号列表）。
• 原始指令 ($P$)：包含引发初始回复的指令。这为预期输出提供了背景。
• 初始回复 ($R_{initial}$)：提供由 $M_{base}$ 生成的需要评估的回复。
• 评估指令和格式：精确指定评估意见应包含的内容。
  • 它是否应指出具体违反的原则？
  • 它是否应解释为何违反了某原则？
  • 它是否应评估违规的严重程度？
  • 它是否应有结构（例如，JSON）？一种常用格式是要求模型找出第一个被违反的原则并解释原因。如果没有违反任何原则，它应清楚地说明。

指令模板示例结构：

您是一个作为评估器的AI助手。您的任务是根据所提供的章程评估AI生成的回复。请在原始指令的背景下分析回复，并识别是否存在任何违反章程原则的情况。

**章程：**
<原则 1：描述...>
<原则 2：描述...>
...
<原则 N：描述...>

**原始指令：**
<在此处插入原始指令 P>

**AI回复：**
<在此处插入初始回复 R_initial>

**评估指令：**
审查AI回复。识别回复违反的、最相关的单一章程原则。如果违反了多个原则，请选择最重要的一个。如果没有违反任何原则，请说明“未发现违规”。解释您识别违规或确认合规的理由。请按以下结构输出您的评估意见：

评估意见：
<说明被违反的原则编号和名称，或“未发现违规”。>
理由：
<解释回复为何违反了该原则，或为何符合所有原则。>

借由指令技巧提升评估意见质量

• 少量样本指令：在指令中包含1-3个高质量评估意见的示例，可以很大程度上引导评估器模型达到所需的输出风格和推理过程。每个示例都应包括一个样本指令、回复和相应的评估意见。
• 思维链指令（CoT）：通过指示评估器在提供最终评估意见之前“逐步思考”，以鼓励更严谨的分析。修改指令以要求模型首先概述其推理过程（例如，“考虑原则1：分析... 考虑原则2：分析... 结论...”），然后再输出结构化的评估意见。这通常能提高识别不明显违规行为的准确性。

处理复杂的章程

章程可能冗长且包含大量原则。

• 相关性筛选（高级）：对于超出上下文限制的超长章程，您可以在构建最终评估指令之前，执行一个初步步骤，根据指令或回复中的关键词识别可能相关的原则。然而，这会增加复杂性，并有遗漏相关原则的风险。
• 分层章程：如果章程具有结构（例如，章节、总体主题），请在指令中利用此结构，或用它来指导相关性筛选。

实现细节

考虑部署评估器的实际方面：

• API与本地模型：决定是使用外部模型API（如Anthropic或OpenAI的）还是托管您自己的开源模型。考虑成本、延迟、数据隐私和所需的计算资源。
• 错误处理：实现错误处理。如果评估器大型语言模型未能响应、返回格式不佳的评估意见或出现幻觉，该怎么办？考虑采用带细微指令变化的重试逻辑或备用方案（例如，标记回复进行人工审查）。
• 批量处理：如果处理大量回复，请批量向评估器模型的API或推理端点发送请求，以提高吞吐量并可能降低成本。确保您的错误处理能够管理部分批量失败。

代码片段示例（Python伪代码）

以下是一个函数，说明了您如何构建对大型语言模型API的调用以生成评估意见：

import hypothetical_llm_api # 假设此库存在

def generate_critique(constitution_text: str,
                      original_prompt: str,
                      initial_response: str,
                      critiquer_model_id: str) -> dict:
    """
    使用大型语言模型为给定回复生成评估意见。

    参数:
        constitution_text: 章程的完整文本。
        original_prompt: 生成初始回复的指令。
        initial_response: 待评估的回复。
        critiquer_model_id: 用作评估器的大型语言模型标识符。

    返回:
        包含评估意见和理由的字典，或错误信息。
    """

    # 使用模板构建详细指令
    prompt_template = f"""
您是一个作为评估器的AI助手...（模板其余部分同上）

**章程：**
{constitution_text}

**原始指令：**
{original_prompt}

**AI回复：**
{initial_response}

**评估指令：**
审查AI回复...（指令其余部分同上）
"""

    try:
        # 调用大型语言模型API
        response = hypothetical_llm_api.generate(
            model=critiquer_model_id,
            prompt=prompt_template,
            max_tokens=500, # 根据需要调整
            temperature=0.2 # 降低温度以获得更确定的评估意见
        )

        # 基本解析（实际解析取决于大型语言模型输出格式）
        # 这需要根据预期的输出结构进行强有力的实现
        critique_output = response.text
        # 示例：查找“Critique:”和“Reasoning:”行
        # critique_data = parse_structured_critique(critique_output) # 实现此解析器
        critique_data = {"raw_output": critique_output} # 占位符

        return {"status": "success", "critique": critique_data}

    except Exception as e:
        print(f"生成评估意见时出错: {e}")
        return {"status": "error", "message": str(e)}

# 示例用法：
# constitution = load_constitution("path/to/constitution.txt")
# critique_result = generate_critique(constitution, "用户指令...", "模型回复...", "claude-3-opus-20240229")
# print(critique_result)

此实现需要仔细的指令工程，可能需要根据观察到的输出进行迭代改进，并解析评估器模型的回复以提取下一阶段所需的结构化评估信息：生成修订。评估器此步骤的质量直接影响整个CAI监督微调过程的有效性。