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
优化强化学习训练循环 (PPO 效能)
这部分内容有帮助吗？
- 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 - 介绍了PPO算法，一种广泛用于策略优化的强化学习方法。
- High-Dimensional Continuous Control Using Generalized Advantage Estimation, John Schulman, Philipp Moritz, Sergey Levine, Michael Jordan, Pieter Abbeel, 2015 arXiv preprint arXiv:1506.02438 DOI: 10.48550/arXiv.1506.02438 - 详细介绍了广义优势估计 (GAE)，一种减少策略梯度方法方差的技术，对高效PPO很有用。
- LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models, Edward J. Hu, Yelong Shen, Phillip Wallis, Zeyuan Allen-Zhu, Yuanzhi Li, Shean Wang, Lu Wang, Weizhu Chen, 2021 arXiv preprint arXiv:2106.09685 DOI: 10.48550/arXiv.2106.09685 - 提出了低秩适应 (LoRA)，一种参数高效的微调技术，显著降低内存和计算需求，尤其适用于基于LLM的PPO。
- ZeRO: Memory Optimizations Toward Training Trillion Parameter Models, Samyam Rajbhandari, Cong Xu, Yuxiong He, Jeff Rasley, Shaden Smith, Olatunji Ruwase, Dean Macy, 2020 SC '20: Proceedings of the International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis (Association for Computing Machinery (ACM)) DOI: 10.1145/3429388.3444838 - 介绍了ZeRO（零冗余优化器），一套用于分布式训练的内存优化技术，可支持训练具有数十亿到数万亿参数的模型。
- Mixed Precision Training, Paulius Micikevicius, Sharan Narang, Jonah Alben, Gregory Diamos, Erich Elsen, David Garcia, Boris Ginsburg, Michael Houston, Oleksii Kuchaiev, Ganesh Venkatesh, Hao Wu, 2018 International Conference on Learning Representations (ICLR) DOI: 10.48550/arXiv.1710.03740 - 描述了使用FP16的混合精度训练，这是一种减少内存占用并加速兼容硬件上计算的技术。