인공지능 기술의 급속한 발전으로 인해 LLM(대형 언어 모델)은 사회에 점점 더 큰 영향을 미치고 있습니다. 이러한 강력한 도구가 인간의 가치와 일치하는지 확인하는 방법이 중요한 연구 방향이 되었습니다. 본 논문에서는 모델을 재교육하지 않고도 실시간으로 대형 모델의 값을 동적으로 정렬할 수 있는 OPO라는 새로운 방법을 소개합니다. 이 방법은 간단하고 사용하기 쉬우며 폐쇄형 소스와 오픈 소스 모두의 대규모 모델에 적합하며 법적 및 윤리적 표준을 일치시키는 데 획기적인 진전을 제공합니다.
인공지능 기술의 발전과 함께 GPT-4로 대표되는 대규모 언어 모델은 그 강력한 능력으로 사회에 지대한 영향을 미치고 있다. 새로운 방식인 OPO는 모델 재학습이 필요 없고, 실시간으로 동적으로 값을 정렬하며, 정렬 방식이 편리하고 빠릅니다. 연구자들은 OPO 방법을 사용하여 대형 모델을 법적 및 윤리적 표준에 맞게 조정합니다. 대형 모델 자체의 보안 문제가 중요해졌기 때문에 실시간 동적 가치 정렬이 획기적인 진전을 이루었으며, 그 결과 OPO 방식은 교육이 필요하지 않으며 폐쇄 소스 및 오픈 소스 대형 모두에 적용 가능합니다. 모델. OPO 코드는 GitHub에 공개되었으며, 연구원들은 인간이 주석을 추가한 3개의 테스트 벤치마크와 모델에 의해 자동으로 생성된 2개의 테스트 벤치마크를 구축했습니다.
OPO 방법의 출현은 대규모 언어 모델의 가치 정렬 문제를 해결하기 위한 새로운 아이디어를 제공하며, 그 효율성과 적용성에 주목할 필요가 있습니다. 미래에는 OPO와 같은 방법이 AI의 안전하고 안정적인 개발을 보장하는 중요한 도구가 될 수 있습니다. 이 방식의 오픈소스 역시 학계와 산업계의 협력을 촉진해 AI 기술의 건전한 발전을 공동으로 추진한다.