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OpenAI的研究團(tuán)隊(duì)近日提出了一種名為“深思熟慮的對(duì)齊”（Deliberative Alignment）的新方法，旨在解決大語(yǔ)言模型（LLMs）在遵守道德和安全準(zhǔn)則方面的挑戰(zhàn)?，F(xiàn)有的對(duì)齊技術(shù)，如監(jiān)督微調(diào)（SFT）和來(lái)自人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RLHF），雖然有效，但存在被操縱的風(fēng)險(xiǎn)，可能導(dǎo)致生成有害內(nèi)容或拒絕合法請(qǐng)求。

“深思熟慮的對(duì)齊”方法通過(guò)直接教授模型安全規(guī)范，并訓(xùn)練它們?cè)谏身憫?yīng)之前推理這些準(zhǔn)則，將安全原則融入推理過(guò)程中。該方法分為兩個(gè)階段：第一階段，監(jiān)督微調(diào)訓(xùn)練模型參考并推理安全規(guī)范；第二階段，強(qiáng)化學(xué)習(xí)使用獎(jiǎng)勵(lì)模型，根據(jù)安全基準(zhǔn)評(píng)估性能，進(jìn)一步完善模型的推理。

與依賴人工標(biāo)注數(shù)據(jù)的方法不同，“深思熟慮的對(duì)齊”使用模型生成的數(shù)據(jù)和思維鏈（CoT）推理，降低了安全訓(xùn)練的資源需求。OpenAI的o1模型已部署該技術(shù)，在抵抗越獄提示方面表現(xiàn)出色，在StrongREJECT基準(zhǔn)測(cè)試中得分為0.88，顯著高于GPT-4o的0.37。此外，該技術(shù)還可以減少誤拒，在XSTest數(shù)據(jù)集的良性提示中，o1模型的準(zhǔn)確率高達(dá)93%。

“深思熟慮的對(duì)齊”通過(guò)訓(xùn)練模型明確推理安全策略，為復(fù)雜的倫理挑戰(zhàn)提供了可擴(kuò)展且可解釋的解決方案。