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    MATRIX:社会模拟推动大模型价值自对齐,比GPT4更「体贴」

    模型如 ChatGPT 依赖于基于人类反馈的强化学习(RLHF),这一方法通过鼓励标注者偏好的回答并惩罚不受欢迎的反馈,提出了一种解决方案。然而,RLHF 面临着成本高昂、难以优化等问题,以及在超人类水平模型面前显得力不从心。为了减少乃至消除对人类监督的依赖,Anthropic 推出了 Constitutional AI,旨在要求语言模型在回答时遵循一系列人类规则。同时,OpenAI 的研究通过采用弱模型监督强模型的方法,为超人类水平模型的对齐提供了新的视角。尽管如此,由于用户给出的指令千变万化,将一套固定的社会规则应用于 LLMs 显得不够灵活;而且,弱模型对强模型的监督提升效果尚不明显。

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