С быстрым развитием технологий искусственного интеллекта модели больших языков (LLM) оказывают все более глубокое влияние на общество. Важным направлением исследований стало то, как обеспечить соответствие этих мощных инструментов человеческим ценностям. В этой статье представлен новый метод под названием OPO, который способен динамически выравнивать значения больших моделей в реальном времени без переобучения модели. Метод прост и удобен в использовании, подходит для крупных моделей как с закрытым, так и с открытым исходным кодом и обеспечивает прорывной прогресс в согласовании правовых и этических стандартов.
С развитием технологий искусственного интеллекта большие языковые модели, представленные GPT-4, оказывают глубокое влияние на общество своими мощными возможностями. Новый метод ОПО не требует переобучения модели, динамического выравнивания значений в реальном времени, а метод выравнивания удобен и быстр. Исследователи используют метод OPO для приведения крупных моделей в соответствие с правовыми и этическими стандартами. Проблема безопасности самой большой модели стала важной, и были сделаны прорывы в динамическом выравнивании значений в реальном времени. В результате метод OPO не требует обучения и применим как к крупным, так и к открытым исходным кодам. модели. Код OPO был опубликован на GitHub, и исследователи создали три тестовых теста, аннотированных людьми, и два тестовых теста, автоматически сгенерированных моделью.
Появление метода ОПО дает новую идею решения проблемы выравнивания значений больших языковых моделей, а его эффективность и применимость заслуживают внимания. В будущем такие методы, как OPO, могут стать важным инструментом обеспечения безопасного и надежного развития ИИ. Открытый исходный код этого метода также способствует сотрудничеству между научными кругами и промышленностью для совместного содействия здоровому развитию технологий искусственного интеллекта.