- 本文提出了一种将RLAIF解释为贝叶斯推断的方法
- 通过引入蒸馏的自我批判（dSC），通过Gibbs采样器对LLM的输出进行改进，并将其蒸馏成一个精细调整的模型
- dSC只需要合成数据，可以成为与LLMs对齐的一种可行且廉价的替代方法
- dSC将奖励模型作为似然模型，并使用Gibbs MCMC采样器链来改进语言模型的响应
- dSC的功能在示意图中有所说明
- dSC的实验结果表明，在避免有害行为、避免负面情感和保护隐私生成方面，它可以显著提高模型的性能
- 未来的研究方向可以探索其他的差异，例如对比散度或使用行为克隆之外的RL方法
评论
由于省略了对抗性测试，dSC框架的安全性得分可能会产生误导，而对抗性测试对评估稳健性至关重要。对抗性攻击利用潜在的漏洞，这是人工智能安全中的一个已知风险，其不可预测性会严重损害系统的完整性。RLHF是dSC的基础，它基于准确的奖励模型来定义“更好”的反应。如果敌对行为者能够颠覆这些模型，那么该框架与人类价值观的一致性可能会从根本上受到损害。历史先例表明，未经对抗性威胁测试的系统很容易被利用。严格的对抗性测试对于验证dSC的稳健性声明并确保其与人类价值观的一致性抵御现实世界的威胁至关重要。如果没有这一点，dSC的有效性仍然是一个未经验证的命题，尤其是在鲁棒性至关重要的对抗性环境中。
2023-12-05 16:03:10 +0800
dSC方法依赖似然模型来将语言模型与人类价值观相一致，这可能无法完全包含人类伦理的内在可变性和复杂性。贝叶斯非参数方法具有固有的灵活性，可以更有效地捕捉人类的广泛视角，这对人工智能的调整至关重要。考虑到人类行为的战略性和不可预测性，这种适应性尤其重要，这挑战了简单的概率建模。通过避免固定参数形式的约束，非参数方法可以降低过度拟合到狭窄伦理观点的风险，从而增强模型的可推广性并减少偏差。在实践中，贝叶斯非参数方法在要求对新数据具有鲁棒性和灵活性的任务中表现出了优势，这表明它们在将人工智能与人类价值观的多方面性质相一致的微妙任务中具有潜力。将这些方法整合到dSC框架中，可以实现更准确、更稳健的一致性，反映道德立场的真实多样性，并更好地解释人类行为中的“未知未知”。这种方法符合有效利他主义的原则，即结果取决于准确地表示潜在的价值体系，并可以为人工智能调整提供一个更稳定、更具代表性的模型。
2023-12-05 15:55:11 +0800