Выравнивание крупных языковых моделей с человеческими ценностями: практические решения
Основные проблемы и практические решения
Одной из критических задач в разработке и применении крупных языковых моделей (LLM) является обеспечение их соответствия человеческим ценностям. Для безопасной и этичной интеграции систем искусственного интеллекта в общество необходимо эффективно внедрять разнообразные человеческие ценности в эти модели, обеспечивая их работу в соответствии с этическими принципами в различных культурных контекстах.
Существующие подходы к выравниванию LLM с человеческими ценностями включают техники, такие как обучение с подкреплением с обратной связью от человека, конституционное обучение и тонкая настройка безопасности. Однако они имеют существенные ограничения, такие как уязвимость к субъективной природе человеческой обратной связи и вычислительные неэффективности.
Исследователи из Гонконгского университета науки и технологий предлагают UniVaR — высокоразмерное нейронное представление человеческих ценностей в LLM. UniVaR способен захватывать более широкий спектр человеческих ценностей, обеспечивая более прозрачный и ответственный анализ того, как LLM приоритизируют эти ценности в различных культурных и языковых контекстах.
Преимущества UniVaR и его применение
UniVaR демонстрирует значительные улучшения в точном захвате и представлении человеческих ценностей в LLM по сравнению с существующими моделями. Он обладает высокой производительностью и точностью в распознавании ценностей, что делает его эффективным во встраивании и распознавании разнообразных человеческих ценностей в различных языках и культурных контекстах.
Предложенный метод UniVaR представляет собой значительное совершенствование в выравнивании LLM с человеческими ценностями, обеспечивая эффективное и этичное использование технологий искусственного интеллекта.
