恕我直言，大模型對齊可能無法解決安全問題，我們都被表象誤導(dǎo)了

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原標(biāo)題：恕我直言，大模型對齊可能無法解決安全問題，我們都被表象誤導(dǎo)了

關(guān)鍵字：問題,模型,選項(xiàng),測試,作者

文章來源：夕小瑤科技說

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內(nèi)容摘要：夕小瑤科技說 原創(chuàng)作者 | 智商掉了一地、Python是否聽說過“偽對齊”這一概念？在大型語言模型（LLM）的評估中，研究者發(fā)現(xiàn)了一個引人注目的現(xiàn)象：當(dāng)面對多項(xiàng)選擇題和開放式問題時，模型的表現(xiàn)存在顯著差異。這一差異根源在于模型對復(fù)雜概念的理解不夠全面，特別是在安全性方面。換句話說，LLM可能只能記住如何回答開放式的安全問題，而在其他類型的安全測試中則顯得力不從心。這種現(xiàn)象被稱為“偽對齊”，它暴露了當(dāng)前評估方法的不足。為了更有效地解決這一問題，研究者們提出了一個新的偽對齊評估框架（FAEF），并引入了兩個創(chuàng)新的評價(jià)指標(biāo)：一致性分?jǐn)?shù)（CS）和一致性安全分?jǐn)?shù)（CSS）。這些工具旨在更精準(zhǔn)地衡量模型在不同安全測試場景下的表現(xiàn)。論文題目: Fake Alignment: Are LLMs Really Aligned Well?論文鏈接: https://arxiv.org/abs/2311.059…

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作者簡介：更快的AI前沿，更深的行業(yè)洞見。聚集25萬AI應(yīng)用開發(fā)者、算法工程師和研究人員。一線作者均來自清北、國外頂級AI實(shí)驗(yàn)室和互聯(lián)網(wǎng)大廠，兼?zhèn)涿襟wsense與技術(shù)深度。