在生成式人工智能快速迭代的当下,大语言模型的价值对齐问题已成为制约技术发展的达摩克利斯之剑。传统RLHF(基于人类反馈的强化学习)方法在价值观校准层面暴露出三个致命缺陷:反馈信号离散化导致语义失真、标注者认知偏差引发的系统性偏移,以及静态训练数据与动态社会规范的错位矛盾。某头部AI实验室研发的宪法A
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在生成式人工智能快速迭代的当下,大语言模型的价值对齐问题已成为制约技术发展的达摩克利斯之剑。传统RLHF(基于人类反馈的强化学习)方法在价值观校准层面暴露出三个致命缺陷:反馈信号离散化导致语义失真、标注者认知偏差引发的系统性偏移,以及静态训练数据与动态社会规范的错位矛盾。某头部AI实验室研发的宪法A