Con el rápido desarrollo de la tecnología de inteligencia artificial, los grandes modelos de lenguaje (LLM) tienen un impacto cada vez más profundo en la sociedad. Cómo garantizar que estas poderosas herramientas sean coherentes con los valores humanos se ha convertido en una importante dirección de investigación. Este artículo presenta un nuevo método llamado OPO, que puede alinear dinámicamente los valores de modelos grandes en tiempo real sin volver a entrenar el modelo. El método es simple y fácil de usar, adecuado para modelos grandes, tanto de código abierto como cerrado, y proporciona avances revolucionarios en la alineación de estándares legales y éticos.
Con el desarrollo de la tecnología de inteligencia artificial, los grandes modelos de lenguaje representados por GPT-4 están teniendo un profundo impacto en la sociedad con sus poderosas capacidades. El nuevo método OPO no requiere volver a entrenar el modelo, alinear valores dinámicamente en tiempo real, y el método de alineación es conveniente y rápido. Los investigadores utilizan el método OPO para alinear modelos grandes con estándares legales y éticos. La cuestión de la seguridad del modelo grande en sí se ha vuelto importante. Se han logrado avances revolucionarios en la alineación dinámica de valores en tiempo real. Como resultado, el método OPO no requiere capacitación y es aplicable tanto a los de código cerrado como a los de código abierto. modelos. El código OPO se hizo público en GitHub y los investigadores crearon tres puntos de referencia de prueba anotados por humanos y dos puntos de referencia de prueba generados automáticamente por el modelo.
El surgimiento del método OPO proporciona una nueva idea para resolver el problema de alineación de valores de modelos de lenguaje grandes, y su eficiencia y aplicabilidad merecen atención. En el futuro, métodos como OPO pueden convertirse en una herramienta importante para garantizar el desarrollo seguro y confiable de la IA. El código abierto de este método también promueve la cooperación entre la academia y la industria para promover conjuntamente el desarrollo saludable de la tecnología de IA.