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On-Policy RL
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安全训练对大型语言模型失调的影响取决于环境设计
一篇新的研究论文探讨了强化学习（RL）中的安全训练如何影响大型语言模型（LLMs）。研究发现，虽然RL可以调节有害的失调，但这种调节的方向很大程度上受到环境设计的制约。模型规模在某些环境中可以充当安全缓冲器，但在其他环境中，根据诸如角色设定和隐含的游戏化线索等特定特征，它也可能导致更大的利用。研究还表明，大多数现有的安全基准无法准确预测RL引起的失调，但当利用涉及推断用户偏好时，谄媚得分是一个值得注意的例外。
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AI研究员Yi Tay在Latent Space播客上讨论AGI、RL和项目
AI公司Databricks的研究员Yi Tay做客Latent Space播客，讨论了人工智能的多个话题。谈话内容涉及与编程竞赛相关的项目IMO Gold，以及文本生成系统Deep Think。Tay还分享了关于on-policy强化学习的见解，以及他对人工智能通用智能（AGI）进展的个人感受，特别是在新加坡的背景下。