在人工智能领域，大模型的行为对齐已成为决定技术落地的核心挑战。当模型参数量突破千亿级别时，传统的监督学习方法已难以约束模型输出符合人类价值观的内容。本文将从工程实现角度，深度剖析两种主流对齐技术——基于人类反馈的强化学习（RLHF）与宪法人工智能（Constitutional...
标签： AI模型训练
Llama 3技术突围：解析开源大模型如何颠覆产业游戏规则
在生成式AI竞赛进入白热化的2024年，Meta突然向全球开发者社区投下一枚"技术核弹"——Llama 3的开源发布。这个参数规模突破4000亿的全新大语言模型，不仅刷新了开源模型的性能记录，更通过其独特的工程实现策略，在算力效率、训练方法论和模型架构层面实现了三重突破。本文将深入拆解Llama...
联邦学习实战：隐私保护下的AI模型训练技术解密
在数据隐私法规日益严格的当下，传统集中式机器学习面临严峻挑战。联邦学习（Federated Learning）作为分布式机器学习范式，成功实现了"数据不动模型动"的创新架构。本文将深入解析联邦学习的核心技术实现路径，并给出可落地的工程化方案。 一、联邦学习的三大技术挑战 1.1...