Обзор
Конституционный ИИ — это метод Anthropic для согласования моделей с использованием письменного набора принципов — «конституции» — поэтому ИИ критикует и пересматривает свои собственные ответы, а не полагается только на людей, которые будут маркировать вредный контент. Его цель — сделать модели полезными и безвредными, используя гораздо меньше человеческого труда.
Конституционный ИИ — это часть стека языкового ИИ, используемого для чтения, генерации, классификации и преобразования текста и речи в любом масштабе.
Глубокое погружение
Традиционное согласование опирается на обучение с подкреплением на основе обратной связи с человеком (RLHF), когда люди ранжируют множество результатов модели, в том числе тревожные, чтобы научить модель, чего следует избегать. Конституционный ИИ снижает это бремя, предоставляя модели подробный список письменных принципов, взятых из таких источников, как Декларация прав человека ООН и передовой опыт в области доверия и безопасности. Обучение имеет два этапа. Во-первых, контролируемый этап: модель генерирует ответ, затем критикует ее в соответствии с конституционным принципом и переписывает ее, чтобы она стала лучше; эти самоусовершенствованные ответы используются для его точной настройки. Во-вторых, этап обучения с подкреплением, RLAIF, где сама модель ранжирует пары ответов в соответствии с конституцией, а данные о предпочтениях, сгенерированные ИИ, обучают модель вознаграждения. Принципы прозрачны и доступны для редактирования, что делает ценности, управляющие моделью, доступными для проверки, а не скрытыми внутри непрозрачных человеческих ярлыков.
Техническая информация
Эти две фазы часто называют SL-CAI и RL-CAI. При обучении с учителем цикл «критики и пересмотра» побуждает модель найти места, где ее собственный ответ нарушает выбранный принцип, и переписать его, генерируя обучающие данные без маркировки вреда для человека. На этапе RL вторая модель определяет, какой из двух ответов лучше соответствует конституции, создавая метки предпочтений ИИ (RLAIF), которые обучают модель вознаграждения, используемую в стандартном RL. Конституция представляет собой текстовое руководство, встроенное в подсказки, поэтому изменение поведения модели может быть таким же прямым, как и редактирование принципов.
Освоение конституционного ИИ
Конституционный ИИ — это метод Anthropic для согласования моделей с использованием письменного набора принципов — «конституции» — поэтому ИИ критикует и пересматривает свои собственные ответы, а не полагается только на людей, которые будут маркировать вредный контент. Его цель — сделать модели полезными и безвредными, используя гораздо меньше человеческого труда. Конституционный ИИ — это часть стека языкового ИИ, используемого для чтения, генерации, классификации и преобразования текста и речи в любом масштабе. Чтобы добиться глубокого понимания, рассматривайте конституционный ИИ как операционную модель, а не как отдельную функцию: определите желаемые результаты, проясните предположения и отделите то, что система может делать надежно, от того, что все еще требует экспертной оценки.
На практике сильные команды, использующие Конституционный ИИ, создают циклы подсказок, поиска и проверки как единую интегрированную коммуникационную систему. Они документируют явные критерии успеха, проводят тестирование на основе реалистичных данных и рабочих процессов, а также выполняют итерации на основе наблюдаемых моделей неудач, а не разовых побед в тестах. Именно здесь теоретическое понимание превращается в прочные возможности в отношении продукта, политики и операций.
Языковые рабочие процессы могут развиваться быстрее, не жертвуя при этом согласованностью. В то же время галлюцинированные факты могут незаметно войти в отчеты, потоки поддержки или результаты исследований. Самый устойчивый подход — сочетать скорость экспериментирования с дисциплиной управления: запускать пилотные проекты, собирать доказательства, публиковать журналы решений и постоянно обновлять меры безопасности по мере развития поведения модели, ожиданий пользователей и нормативных требований.
Стратегическое воздействие
Языковые рабочие процессы могут развиваться быстрее, не жертвуя при этом согласованностью.
Языковые рабочие процессы могут развиваться быстрее, не жертвуя при этом согласованностью. В высококачественных развертываниях это выражается в измеримых рабочих правилах, границах владения и повторяющихся ритуалах проверки, что позволяет командам повышать уверенность, а не увеличивать двусмысленность.
Это расширяет доступ к различным языкам и стилям общения.
Это расширяет доступ к различным языкам и стилям общения. В высококачественных развертываниях это выражается в измеримых рабочих правилах, границах владения и повторяющихся ритуалах проверки, что позволяет командам повышать уверенность, а не увеличивать двусмысленность.
Команды могут тратить больше времени на принятие решений, в то время как автоматизация занимается повторением.
Команды могут тратить больше времени на принятие решений, в то время как автоматизация занимается повторением. В высококачественных развертываниях это выражается в измеримых рабочих правилах, границах владения и повторяющихся ритуалах проверки, что позволяет командам повышать уверенность, а не увеличивать двусмысленность.
Реальная реализация
Обучение чат-бота отказу от помощи в создании оружия, заставляя его критиковать собственный проект ответа на принцип предотвращения вреда и переписывать его.
Замена дорогостоящей маркировки токсичных результатов красной командой людей на данные о предпочтениях, генерируемые ИИ (RLAIF), в соответствии с конституцией.
Редактирование письменного принципа, чтобы скорректировать степень осторожности модели, а затем наблюдение за изменением поведения без перемаркировки тысяч примеров.
Проведение коллективных упражнений, в ходе которых общественность предлагает принципы, формирующие структуру модели.
Шаблоны реализации
Конституционный ИИ на практике
Научите чат-бота отказываться помогать в создании оружия, заставив его раскритиковать собственный проект ответа на принцип предотвращения вреда и переписать его.
Обучение чат-бота отказу от помощи в создании оружия, заставляя его критиковать свой собственный проект ответа на основе принципа предотвращения вреда и переписывать его. Команды обычно получают лучшие результаты, когда заранее определяют пороговые значения качества, сохраняют путь эскалации с участием человека для крайних случаев и отслеживают как рост производительности, так и затраты на ошибки с течением времени.
Конституционный ИИ на практике
Замена дорогостоящей маркировки токсичных продуктов красной командой людьми на данные о предпочтениях, генерируемые ИИ (RLAIF), в соответствии с конституцией.
Замена дорогостоящей маркировки токсичных результатов с помощью людей красной командой на данные о предпочтениях, генерируемые искусственным интеллектом (RLAIF) в соответствии с уставом. Команды обычно получают лучшие результаты, когда заранее определяют пороговые значения качества, сохраняют путь эскалации с участием человека для крайних случаев и отслеживают как прирост производительности, так и затраты на ошибки с течением времени.
Конституционный ИИ на практике
Редактирование письменного принципа, чтобы скорректировать степень осторожности модели, а затем наблюдение за изменением поведения без переименовывания тысяч примеров.
Редактирование письменного принципа, чтобы скорректировать степень осторожности модели, а затем наблюдение за изменением поведения без перемаркировки тысяч примеров. Команды обычно получают лучшие результаты, когда заранее определяют пороговые значения качества, сохраняют путь эскалации с участием человека для крайних случаев и отслеживают как рост производительности, так и затраты на ошибки с течением времени.
Конституционный ИИ на практике
Проведение коллективных упражнений, в ходе которых общественность предлагает принципы, формирующие структуру модели.
Проведение коллективных упражнений, в ходе которых общественность предлагает принципы, формирующие структуру модели. Команды обычно добиваются лучших результатов, если заранее определяют пороговые значения качества, сохраняют путь человеческой эскалации для крайних случаев и отслеживают как рост производительности, так и затраты на ошибки с течением времени.
Риски и ограничения
Галлюцинированные факты могут незаметно войти в отчеты, потоки поддержки или результаты исследований.
Незамедлительная чувствительность может привести к противоречивым результатам по схожим запросам.
Конфиденциальные текстовые данные могут быть раскрыты, если контроль доступа слабый.
Дорожная карта реализации
Перед развертыванием определите выходной формат, тон и стандарты качества.
Перед развертыванием определите выходной формат, тон и стандарты качества. Относитесь к каждому шагу как к доказательству: если критерии не выполняются, приостановите внедрение, ликвидируйте пробел и только затем расширяйте использование.
Наземные ответы с помощью надежных источников, когда точность имеет значение.
Наземные ответы с помощью надежных источников, когда точность имеет значение. Относитесь к каждому шагу как к доказательству: если критерии не выполняются, приостановите внедрение, ликвидируйте пробел и только затем расширяйте использование.
Обеспечьте контрольную точку человеческого контроля для получения важных результатов.
Обеспечьте контрольную точку человеческого контроля для получения важных результатов. Относитесь к каждому шагу как к доказательству: если критерии не выполняются, приостановите внедрение, ликвидируйте пробел и только затем расширяйте использование.
Отслеживайте закономерности сбоев и регулярно обновляйте подсказки или рабочие процессы.
Отслеживайте закономерности сбоев и регулярно обновляйте подсказки или рабочие процессы. Относитесь к каждому шагу как к доказательству: если критерии не выполняются, приостановите внедрение, ликвидируйте пробел и только затем расширяйте использование.