无需训练实现价值观实时动态对齐:上交开源价值观对齐方法OPO,闭源...
1.自动出题:收集人出的单项选择题并从中随机抽取一道题作为seedquesiton,同时从收集的准则库里随机选择准则,要求GPT-4参考seedquesiton并依据准则和出题要求生成一道合理的包含题目、备选项、选项分析和答案的单项选择题;2.自动检测题目质量:将第一步的准则和生成的题目输入到GPT-4,对单项选择题的4...
大模型安全与对齐:复杂系统视角下的AI安全
如果系统将所有资源分配给预期价值最高的选项,而该选项未能产生回报,那么系统将失败。这在金融和许多其他采用投资组合方法的领域中,是已知事实。不要只进行一次大赌注,或者只押注于最有利的(例如,预期价值最高的)途径。在孤立情况下,X的边际收益可能高于Y,但整个系统不要局限于只能选择一个因素。正如俗语所说:“不...
治理之智 | 合成数据:模型能力跃迁的必经之路
一是多模态的对齐,需要相匹配的“图像-文本对”或“视频-文本对”等形式,但现有可直接用于对齐的数据量级比较少,而完全靠人力标注需要耗费大量时间和精力。合成数据可以用于大规模生成图文、视频的相应文字表述,进行对齐训练。二是领域知识问答对提取,合成数据可以将领域知识(如法律、医疗等)抽提出来,通过改写自动生成...
ICML 2024 | DyVal 2:更加通用和自动的大语言模型的动态评测和...
原则2:选项改写。这一原则与第一个相似,但适用于多项选择题的选项。它涉及以一种保持其原始意图和意义的方式重写提供的选项。注意:大多数基准采用QA风格。对于非QA基准,如GSM8K,选项相关的原则不适用。原则3:选项排列[7]。这一原则仅涉及重新排列多项选择题中选项的顺序。它确定模型的理解是否受到正确答案位置的...
人类抖M计划:如何造出一个会反叛的机器人?
那有什么办法把AI的视角固定下来吗?一种是白名单方法:人类告诉AI你是什么,比如职业、经历、性别、所在的位置、穿着,等等事无巨细。一种是黑名单方法:人类营造一个真实的环境边界,限定AI不是什么,让它据此来寻找自己的身份。在这两种方法里,我觉得黑名单更有戏,因为它更接近人类自我认知的方式。
Aquila-Med LLM:开创性的全流程开源医疗语言模型
01智源研究院推出了Aquila-Med,一个全流程开源医疗语言模型,旨在提升模型在单轮、多轮对话以及医疗选择题中的表现(www.e993.com)2024年7月25日。02Aquila-Med的训练分为三个阶段:持续预训练、监督微调(SFT)和从人类反馈中强化学习(RLHF)。03为此,智源研究院开源了Aquila-Med的模型权重、数据集和整个训练过程,旨在为研究社区提供有价值的资源...
Anthropic最新估值184亿美元,引领安全可控AI
3、对齐科学方面对齐科学方面主要关注评估与理解AI系统是否真正对齐,对齐能力技术的工作效果如何,以及我们能在多大程度上将这些技术的成功推广到更有能力的AI系统。Anthropic在这方面的工作包括机械可解释性、用语言模型评估语言模型、红队攻击和使用影响函数(见下文)研究大型语言模型中的泛化的工作。我们在诚实性方面的...
人工智能行业深度报告:AI大模型赋能千行百业
4.1.2.AIGC将进一步提升生成式设计的能力AI可以自动生成大量符合要求的多样化设计方案,使得设计师能在更短的时间内探索更多设计选项,提高设计效率。传统的设计方法依赖于“建模然后分析”的循环,但在生成技术中,AI能够根据用户要求和限制比如材料类型、功能要求、性能限制、成本限制等信息,快速生成大量满足...
度小满轩辕-6B系列金融大模型,wisemodel 开源社区在线体验
为增强模型的考试能力,利用离线搜索增强技术,根据给定的上下文检索相应的考试题和答案,确保模型在考试场景中能够提供准确的解答。此外,为使模型能够以生成式的方式获取知识,我们将选择题的提示和选项转化为相应的知识点,使得模型能够从具体实例中进行泛化,并在考试和问答环境中灵活应用其所掌握的知识。
Word选择题选项对齐排版怎么弄 Word选择题选项对齐排版方法
我们以下面这个选择题为例子:1、首先我们CTRL+H打开查找和替换2、将输入法切换到英文。在查找内容中输入(A、*)(B、*)(C、*)(D、*),如果有EF选项同理按顺序添加,注意如果你的字母选项后面没有接符号,那么这里的顿号可以不用输入或者替换成你自己页面上的符号;在替换内容中输入\1^t\2^t\3^t\4。注意...