Muhtasari
AI ya Kikatiba ni mbinu ya Anthropic ya kuoanisha miundo kwa kutumia kanuni zilizoandikwa - 'katiba' - kwa hivyo AI inakosoa na kurekebisha majibu yake badala ya kutegemea wanadamu pekee kutambulisha maudhui hatari. Inalenga kufanya mifano ya usaidizi na isiyo na madhara na kazi ndogo sana ya binadamu.
AI ya Kikatiba ni sehemu ya mrundikano wa lugha-AI unaotumiwa kusoma, kutengeneza, kuainisha, na kubadilisha maandishi na hotuba kwa kiwango.
Dive ya kina
Mpangilio wa kitamaduni hutegemea mafunzo ya uimarishaji kutoka kwa maoni ya binadamu (RLHF), ambapo watu huorodhesha matokeo mengi ya modeli, ikijumuisha yale yanayosumbua, ili kufundisha modeli kile cha kuepuka. AI ya Kikatiba inapunguza mzigo huo kwa kuipa kielelezo orodha ya wazi ya kanuni zilizoandikwa kutoka kwa vyanzo kama vile Azimio la Umoja wa Mataifa la Haki za Kibinadamu na kanuni bora za uaminifu-na-usalama. Mafunzo yana hatua mbili. Kwanza, hatua inayosimamiwa: mtindo hutoa jibu, kisha huikosoa kinyume na kanuni ya kikatiba na kuiandika upya kuwa bora zaidi; majibu haya yaliyojiboresha hutumika kuirekebisha. Pili, hatua ya uimarishaji-kujifunza, RLAIF, ambapo modeli yenyewe inaweka jozi za majibu kulingana na katiba, na kwamba data ya upendeleo inayozalishwa na AI hufunza mfano wa zawadi. Kanuni hizo ni wazi na zinaweza kuhaririwa, na hivyo kufanya maadili yanayoongoza kielelezo kuchunguzwa badala ya kufichwa ndani ya lebo zisizo wazi za binadamu.
Ufahamu wa Kiufundi
Awamu mbili mara nyingi huitwa SL-CAI na RL-CAI. Katika ujifunzaji unaosimamiwa, kitanzi cha 'kukosoa na kusahihisha' huelekeza modeli kutafuta ambapo jibu lake linakiuka kanuni iliyochukuliwa na kuiandika upya, ikitoa data ya mafunzo bila kuweka lebo ya madhara ya binadamu. Katika awamu ya RL, modeli ya pili inatathmini ni jibu gani kati ya mawili linalofuata vyema katiba, likitoa lebo za upendeleo za AI (RLAIF) zinazofunza muundo wa zawadi unaotumiwa katika RL ya kawaida. Katiba ni mwongozo wa maandishi wazi ulioingizwa katika vidokezo, kwa hivyo kubadilisha tabia ya kielelezo kunaweza kuwa moja kwa moja kama kuhariri kanuni.
Kusimamia AI ya Kikatiba
AI ya Kikatiba ni mbinu ya Anthropic ya kuoanisha miundo kwa kutumia kanuni zilizoandikwa - 'katiba' - kwa hivyo AI inakosoa na kurekebisha majibu yake badala ya kutegemea wanadamu pekee kutambulisha maudhui hatari. Inalenga kufanya mifano ya usaidizi na isiyo na madhara na kazi ndogo sana ya binadamu. AI ya Kikatiba ni sehemu ya mrundikano wa lugha-AI unaotumiwa kusoma, kutengeneza, kuainisha, na kubadilisha maandishi na hotuba kwa kiwango. Ili kujenga uelewa wa kina, chukulia AI ya Kikatiba kama kielelezo cha uendeshaji, si kipengele kimoja: kufafanua matokeo yanayotarajiwa, kufafanua mawazo, na kutenganisha kile ambacho mfumo unaweza kufanya kwa uhakika na kile ambacho bado kinahitaji uamuzi wa kitaalamu.
Kiutendaji, timu dhabiti zinazotumia vishawishi vya muundo wa AI ya Kikatiba, kurejesha, na kukagua vitanzi kama mfumo mmoja wa mawasiliano uliojumuishwa. Huandika vigezo dhahiri vya kufaulu, kujaribu dhidi ya data halisi na mtiririko wa kazi, na kurudia kulingana na mifumo ya kushindwa iliyoonekana badala ya ushindi wa mara moja wa benchmark. Hapa ndipo uelewa wa kinadharia unapogeuka kuwa uwezo wa kudumu katika bidhaa, sera na uendeshaji.
Mitiririko ya kazi ya lugha inaweza kusonga kwa kasi zaidi bila kuacha uthabiti. Wakati huo huo, mambo ya ukweli yanaweza kuingiza ripoti kwa utulivu, mtiririko wa usaidizi, au matokeo ya utafiti. Mbinu thabiti zaidi ni kuchanganya kasi ya majaribio na nidhamu ya utawala: kuendesha majaribio, kunasa ushahidi, kuchapisha kumbukumbu za maamuzi, na kuendelea kusasisha ulinzi huku tabia ya kielelezo, matarajio ya watumiaji na mahitaji ya udhibiti yanapobadilika.
Athari za kimkakati
Mitiririko ya kazi ya lugha inaweza kusonga kwa kasi zaidi bila kuacha uthabiti.
Mitiririko ya kazi ya lugha inaweza kusonga kwa kasi zaidi bila kuacha uthabiti. Katika utumaji wa ubora wa juu, hii inatafsiriwa katika sheria zinazoweza kupimika za uendeshaji, mipaka ya umiliki, na desturi za ukaguzi wa mara kwa mara ili timu ziweze kuongeza imani badala ya kuongeza utata.
Inapanua ufikiaji katika lugha na mitindo ya mawasiliano.
Inapanua ufikiaji katika lugha na mitindo ya mawasiliano. Katika utumaji wa ubora wa juu, hii inatafsiriwa katika sheria zinazoweza kupimika za uendeshaji, mipaka ya umiliki, na desturi za ukaguzi wa mara kwa mara ili timu ziweze kuongeza imani badala ya kuongeza utata.
Timu zinaweza kutumia muda mwingi kufanya uamuzi huku otomatiki ikishughulikia marudio.
Timu zinaweza kutumia muda mwingi kufanya uamuzi huku otomatiki ikishughulikia marudio. Katika utumaji wa ubora wa juu, hii inatafsiriwa katika sheria zinazoweza kupimika za uendeshaji, mipaka ya umiliki, na desturi za ukaguzi wa mara kwa mara ili timu ziweze kuongeza imani badala ya kuongeza utata.
Utekelezaji wa Ulimwengu Halisi
Kufundisha chatbot kukataa kusaidia kuunda silaha kwa kuifanya ihakiki jibu lake la rasimu dhidi ya kanuni ya kuepuka madhara na kuiandika upya.
Kubadilisha uwekaji alama wa gharama wa timu nyekundu ya binadamu kwa matokeo ya sumu na data ya upendeleo inayozalishwa na AI (RLAIF) inayoongozwa na katiba.
Kuhariri kanuni iliyoandikwa ili kurekebisha jinsi mtindo ulivyo wa tahadhari, kisha kuangalia mabadiliko ya tabia bila kuweka maelfu ya mifano.
Kuendesha mazoezi ya pembejeo ya pamoja ambapo umma unapendekeza kanuni zinazounda katiba ya mtindo
Miundo ya Utekelezaji
AI ya kikatiba katika mazoezi
Kufundisha chatbot kukataa kusaidia kuunda silaha kwa kuifanya ihakiki jibu lake la rasimu dhidi ya kanuni ya kuepuka madhara na kuiandika upya.
Kufunza chatbot kukataa kusaidia kuunda silaha kwa kuifanya ihakiki jibu lake la rasimu dhidi ya kanuni ya kuepuka madhara na kuiandika upya Timu hupata matokeo bora zaidi zinapofafanua vizingiti vya ubora mbele, kuweka njia ya kupanda kwa binadamu kwa matukio makali, na kufuatilia faida za tija na gharama za makosa kwa wakati.
AI ya kikatiba katika mazoezi
Kuchukua nafasi ya gharama kubwa ya uwekaji lebo kwa timu nyekundu ya binadamu ya matokeo ya sumu na data ya upendeleo inayozalishwa na AI (RLAIF) kwa kuongozwa na katiba.
Kubadilisha uwekaji lebo ya matokeo ya sumu kutoka kwa timu nyekundu ya binadamu kwa data ya upendeleo inayozalishwa na AI (RLAIF) inayoongozwa na katiba kwa kawaida Timu hupata matokeo bora zaidi zinapofafanua viwango vya ubora wa juu, kuweka njia ya kupanda juu ya hali ya hatari, na kufuatilia faida za tija na gharama za makosa kwa wakati.
AI ya kikatiba katika mazoezi
Kuhariri kanuni iliyoandikwa ili kurekebisha jinsi mtindo ulivyo wa tahadhari, kisha kutazama mabadiliko ya tabia bila kuweka maelfu ya mifano.
Kuhariri kanuni iliyoandikwa ili kurekebisha jinsi mtindo ulivyo wa tahadhari, kisha kuangalia mabadiliko ya tabia bila kuweka lebo upya kwa maelfu ya mifano Timu kwa kawaida hupata matokeo bora zaidi zinapofafanua viwango vya ubora mbele, kuweka njia ya kupanda kwa binadamu kwa matukio makali, na kufuatilia faida za tija na gharama za makosa kwa wakati.
AI ya kikatiba katika mazoezi
Kuendesha mazoezi ya pembejeo ya pamoja ambapo umma unapendekeza kanuni zinazounda katiba ya mtindo.
Kuendesha mazoezi ya ingizo ya pamoja ambapo umma unapendekeza kanuni zinazounda katiba ya modeli Kwa kawaida Timu hupata matokeo bora zaidi zinapofafanua viwango vya ubora mbele, kuweka njia ya kupanda kwa binadamu kwa matukio makali, na kufuatilia faida za tija na gharama za makosa kwa wakati.
Hatari & Walinzi
Mambo ya ukweli yanaweza kuingiza ripoti kwa utulivu, mitiririko ya usaidizi, au matokeo ya utafiti.
Usikivu wa haraka unaweza kuunda matokeo yasiyolingana katika maombi sawa.
Data nyeti ya maandishi inaweza kufichuliwa ikiwa vidhibiti vya ufikiaji ni dhaifu.
Ramani ya Utekelezaji
Bainisha umbizo la towe, toni na viwango vya ubora kabla ya kusambaza.
Bainisha umbizo la towe, toni na viwango vya ubora kabla ya kusambaza. Chukulia kila hatua kama lango la ushahidi: ikiwa vigezo havitatimizwa, sitisha uchapishaji, funga pengo, kisha upanue matumizi.
Majibu ya msingi na vyanzo vinavyoaminika wakati wowote usahihi ni muhimu.
Majibu ya msingi na vyanzo vinavyoaminika wakati wowote usahihi ni muhimu. Chukulia kila hatua kama lango la ushahidi: ikiwa vigezo havitatimizwa, sitisha uchapishaji, funga pengo, kisha upanue matumizi.
Weka ukaguzi wa ukaguzi wa kibinadamu kwa matokeo ya juu.
Weka ukaguzi wa ukaguzi wa kibinadamu kwa matokeo ya juu. Chukulia kila hatua kama lango la ushahidi: ikiwa vigezo havitatimizwa, sitisha uchapishaji, funga pengo, kisha upanue matumizi.
Fuatilia mifumo ya kushindwa na fundisha tena vidokezo au mtiririko wa kazi mara kwa mara.
Fuatilia mifumo ya kushindwa na fundisha tena vidokezo au mtiririko wa kazi mara kwa mara. Chukulia kila hatua kama lango la ushahidi: ikiwa vigezo havitatimizwa, sitisha uchapishaji, funga pengo, kisha upanue matumizi.