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
从RLHF到RLAIF：动机与不同点
这部分内容有帮助吗？
- Deep Reinforcement Learning from Human Preferences, Paul Christiano, Jan Leike, Tom Brown, Miljan Martic, Shane Legg, and Dario Amodei, 2017 Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), Vol. 30 (Curran Associates, Inc.) DOI: 10.55917/cb47-601e - 本文介绍了通过人类对轨迹片段的反馈来训练奖励函数的方法，为人类反馈强化学习（RLHF）技术奠定了基础。
- Training language models to follow instructions with human feedback, Long Ouyang, Jeffrey Wu, Xu Jiang, Diogo Almeida, Carroll Wainwright, Pamela Mishkin, Chong Zhang, Sandhini Agarwal, Katarina Slama, Alex Ray, John Schulman, Jacob Hilton, Fraser Kelton, Luke Miller, Maddie Simens, Amanda Askell, Peter Welinder, Paul F Christiano, Jan Leike, Ryan Lowe, 2022 Advances in Neural Information Processing Systems, Vol. 35 (Curran Associates, Inc.) DOI: 10.48550/arXiv.2203.02155 - 本文详细介绍了InstructGPT模型，展示了人类反馈强化学习（RLHF）如何有效地将大型语言模型与用户指令和偏好对齐，并强调了其过程和对人类数据的需求。
- Constitutional AI: Harmlessness from AI Feedback, Yuntao Bai, Saurav Kadavath, Sandhini Agarwal, Andy Jones, Anna Chen, Cameron McKinnon, Carole-Anne Razavi, Edouard Charette, Jackson Kernion, Jeremiah Kaplan, Kristen Hilton, Lee Sharkey, Maciej Korbak, Martin Wattenberg, Micah Rosenkranz, Morningstar Anguige, Nikhil Chelluri, Nicholas Schiefer, Nicole Sanchez, Sam Bowman, Scott McGhew, Shauna Gordon-Nunez, Stephen Casper, Stephen Marcus, Tom Brown, Tamera Lanham, Zac Hatfield-Dodds, Ben Mann, Amanda Askell, Jack Clark, Sam McCandlish, Dario Amodei, and Jared Kaplan, 2023 International Conference on Learning Representations (ICLR) DOI: 10.48550/arXiv.2212.08073 - 这篇基础性论文介绍了宪法式AI，这是一种利用AI反馈（RLAIF）通过一套原则来训练模型以实现无害化的方法，直接解决了人类反馈的可扩展性和成本挑战。