Com o rápido desenvolvimento da tecnologia de inteligência artificial, os grandes modelos de linguagem (LLM) têm um impacto cada vez mais profundo na sociedade. Como garantir que essas ferramentas poderosas sejam consistentes com os valores humanos tornou-se uma importante direção de pesquisa. Este artigo apresenta um novo método chamado OPO, que é capaz de alinhar dinamicamente os valores de grandes modelos em tempo real sem retreinar o modelo. O método é simples e fácil de usar, adequado para grandes modelos de código fechado e aberto, e proporciona um progresso revolucionário no alinhamento de padrões legais e éticos.
Com o desenvolvimento da tecnologia de inteligência artificial, os grandes modelos de linguagem representados pelo GPT-4 estão a ter um impacto profundo na sociedade com as suas capacidades poderosas. O novo método OPO não requer retreinamento do modelo, alinhando valores dinamicamente em tempo real, e o método de alinhamento é conveniente e rápido. Os pesquisadores usam o método OPO para alinhar grandes modelos com padrões legais e éticos. A questão da segurança do próprio modelo grande tornou-se importante. Progressos inovadores foram feitos no alinhamento dinâmico de valores em tempo real. Como resultado, o método OPO não requer treinamento e é aplicável tanto a grandes empresas de código fechado quanto de código aberto. modelos. O código OPO foi divulgado no GitHub, e os pesquisadores construíram três benchmarks de teste anotados por humanos e dois benchmarks de teste gerados automaticamente pelo modelo.
O surgimento do método OPO fornece uma nova ideia para resolver o problema de alinhamento de valores de grandes modelos de linguagem, e sua eficiência e aplicabilidade merecem atenção. No futuro, métodos como o OPO poderão tornar-se uma ferramenta importante para garantir o desenvolvimento seguro e confiável da IA. O código aberto deste método também promove a cooperação entre a academia e a indústria para promover conjuntamente o desenvolvimento saudável da tecnologia de IA.