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原标题:恕我直言,大模型对齐可能无法解决安全问题,我们都被表象误导了
文章来源:夕小瑶科技说
内容字数:10303字
内容摘要:夕小瑶科技说 原创作者 | 智商掉了一地、Python是否听说过“伪对齐”这一概念?在大型语言模型(LLM)的评估中,研究者发现了一个引人注目的现象:当面对多项选择题和开放式问题时,模型的表现存在显著差异。这一差异根源在于模型对复杂概念的理解不够全面,特别是在安全性方面。换句话说,LLM可能只能记住如何回答开放式的安全问题,而在其他类型的安全测试中则显得力不从心。这种现象被称为“伪对齐”,它暴露了当前评估方法的不足。为了更有效地解决这一问题,研究者们提出了一个新的伪对齐评估框架(FAEF),并引入了两个创新的评价指标:一致性分数(CS)和一致性安全分数(CSS)。这些工具旨在更精准地衡量模型在不同安全测试场景下的表现。论文题目: Fake Alignment: Are LLMs Really Aligned Well?论文链接: https://arxiv.org/abs/2311.059…
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文章来源:夕小瑶科技说
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作者简介:更快的AI前沿,更深的行业洞见。聚集25万AI应用开发者、算法工程师和研究人员。一线作者均来自清北、国外顶级AI实验室和互联网大厂,兼备媒体sense与技术深度。
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