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
扩展 RLAIF 流水线
这部分内容有帮助吗？
- 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 - 描述了宪法式人工智能的原始方法，该方法构成了RLAIF的基础，详细说明了如何在没有人为标注的情况下使用AI反馈来使模型与人类价值观对齐。
- ZeRO: Memory Optimizations Toward Training Trillion Parameter Models, Samyam Rajbhandari, Cong Guo, Eikan Lim, Sheng Li, Sam Ade Jacobs, Sam Davis, Saurabh Tiwary, Zhewei Yao, Minjia Zhang, Reza Yazdani, Elton Zheng, Jeff Huang, Deepay Roy, Yuxiong He, 2020 SC20: International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis (IEEE) DOI: 10.1109/SC41405.2020.00008 - 介绍了ZeRO优化器，这是一种内存高效的策略，通过在设备之间分区优化器状态、梯度和参数，对于扩展超大型模型的训练很有效。
- Proximal Policy Optimization Algorithms, John Schulman, Filip Wolski, Prafulla Dhariwal, Alec Radford, Oleg Klimov, 2017 arXiv preprint arXiv:1707.06347 DOI: 10.48550/arXiv.1707.06347 - 提出了近端策略优化（PPO）算法，这是一种广泛使用且稳健的在策略强化学习算法，用于策略优化，是许多RLHF/RLAIF管道的核心。
- Ray: A Distributed System for AI Applications, Philipp Moritz, Robert Nishihara, Stephanie Wang, Alexey Tumanov, Richard Liaw, Eric Liang, Melih Gokalp, Eric Rosen, Joshua Rosen, Joseph E. Gonzalez, Ion Stoica, 2018 Proceedings of the 7th ACM Symposium on Cloud Computing (ACM) DOI: 10.1145/3267809.3270319 - 描述了Ray，一个用于构建和运行分布式人工智能应用的开源框架，它提供了统一的分布式计算API，并被提及用于推理服务。