隨著人工智慧技術的快速發展，大型語言模型(LLM)對社會的影響日益深遠。如何確保這些強大的工具符合人類的價值觀，成為一個重要的研究方向。本文介紹了一種名為OPO的新方法，它能夠在不重新訓練模型的情況下，即時動態地對齊大模型的價值觀。此方法簡單易用，適用於閉源和開源的大模型，並在法律和道德標準的對齊方面取得了突破性進展。
隨著人工智慧技術的發展，以GPT-4為代表的大語言模型依靠其強大的能力正在對社會產生深遠的影響。新方法OPO無需重新訓練模型，即時動態對齊價值觀，對齊方法方便快速。研究者透過OPO 方法對大模型對於法律與道德標準的對齊。大模型本身的安全性問題變得重要，價值觀即時動態對齊方面取得突破性進展，成果OPO方法無需訓練，閉源與開源大模型均適用。 OPO 程式碼已在GitHub上公開，研究者建構了三個由人類標註的測試基準，以及兩個由模型自動產生的測試基準。
OPO方法的出現為解決大型語言模型的價值觀對齊問題提供了新的思路，其高效性和適用性值得關注。未來，類似OPO這樣的方法將可能成為確保AI安全可靠發展的重要工具。 此方法的開源也促進了學術界和工業界的合作，共同推動AI技術的健康發展。