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原標題：恕我直言，大模型對齊可能無法解決安全問題，我們都被表象誤導了

關鍵字：問題,模型,選項,測試,作者

文章來源：夕小瑤科技說

內容字數：10303字

內容摘要：夕小瑤科技說 原創作者 | 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，研究者發現了一個引人注目的現象：當面對多項選擇題和開放式問題時，模型的表現存在顯著差異。這一差異根源在于模型對復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。這種現象被稱為“偽對齊”，它暴露了當前評估方法的不足。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），并引入了兩個創新的評價指標：一致性分數（CS）和一致性安全分數（CSS）。這些工具旨在更精準地衡量模型在不同安全測試場景下的表現。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，更深的行業洞見。聚集25萬AI應用開發者、算法工程師和研究人員。一線作者均來自清北、國外頂級AI實驗室和互聯網大廠，兼備媒體sense與技術深度。