随着人工智能技术的飞速发展，大型语言模型(LLM)对社会的影响日益深远。如何确保这些强大的工具符合人类的价值观，成为一个重要的研究方向。本文介绍了一种名为OPO的新方法，它能够在不重新训练模型的情况下，实时动态地对齐大模型的价值观。该方法简单易用，适用于闭源和开源的大模型，并在法律和道德标准的对齐方面取得了突破性进展。
随着人工智能技术的发展，以GPT-4为代表的大语言模型依靠其强大的能力正在对社会产生深远的影响。新方法OPO无需重新训练模型，实时动态对齐价值观，对齐方法方便快捷。研究者通过 OPO 方法对大模型对于法律与道德标准的对齐。大模型本身的安全性问题变得重要，价值观实时动态对齐方面取得突破性进展，成果OPO方法无需训练，闭源与开源大模型均适用。OPO 代码已在GitHub上公开，研究者构建了三个由人类标注的测试基准，以及两个由模型自动生成的测试基准。
OPO方法的出现为解决大型语言模型的价值观对齐问题提供了新的思路，其高效性和适用性值得关注。未来，类似OPO这样的方法将可能成为确保AI安全可靠发展的重要工具。 该方法的开源也促进了学术界和工业界的合作，共同推动AI技术的健康发展。