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对齐、涌现和什么

Answer

在 AI 领域中，对齐（alignment）和涌现（emergence）是两个重要的概念。

对齐通常指的是在强化学习（RL）与大型语言模型（LLM）融合的情况下，如果 RL 下的自我博弈或相关技术能够带来新的洞察或泛化可能，那么对齐会遵循缩放定律。在真实物理世界中，分别在预训练与对齐过程中，体现了对世界泛化性的两种学习方式。而当前的 LLM 需要在后续环节完成 RLHF 或 RLAIF，是因为真实世界中人类历史沉淀的文本符号表征数据分布丰富，而需对齐方式获得的泛化能力的数据样本稀缺。

涌现则是指当训练的数据达到一定程度后，模型的能力会出现很多难以用逻辑解释的现象。比如在大模型中，尽管其学习是在降维的潜在空间中进行，只是计算相关性和概率，但却能表现出难以解释的表达。目前也有一些论文使用跟踪标注等方式尝试解释大模型内部的行为。

此外，在《促进创新的人工智能监管方法》中，提到了一些与监管相关的功能和活动，如支持前瞻性扫描活动、确保监管制度具有适应性、协作性和可信度，以及监测与国际方法的一致性等。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

融合RL与LLM思想，探寻世界模型以迈向AGI「中·下篇」

如果RL下的self-play亦或者HF/AIF能够尽可能多的带给我们一些历史真实世界数据所没有的、未见的、新的洞察或泛化的可能，那么alignment是会遵循scaling law的。尽管其中的数据也是AI合成的（也夹杂包含着模型本身的知识，习惯和泛化性），但新的环境和在去做alignment的过程中也许会将领域的泛化性进一步增强而出现领域内的“涌现”换句话说，在真实物理世界中，泛化性（或抽象概念）本身也有数量，特性，囊括度，在真实世界的分布性等特点的，因此分别在pre-training与alignment过程中，其实也是体现了两种对这个世界泛化性的学习（这种学习也是在token化中完成对齐或映射的），而之所以现在的LLM需要在后边的环节完成RLHF或RLAIF，表明在真实世界中这种人类历史所沉淀的文本符号表征即token的自然序列排列所体现的分布（训练后表现为常识性或领域性浅层表象知识）比某种需alignment方式才能获得的泛化能力的数据分布相比太丰富了，或者说需采用RLHF或RLAIF进行alignment的数据样本太稀缺了。比如生成内容的安全性，系统②的推理模式，复杂的数学推理或自然科学的探索洞察即AI4S。

非技术背景，一文读懂大模型（长文）

rag，也就是Retrieval-augmented-Generation，检索增强技术，应该也是大家经常看到的一个名词了。那么他到底是个什么东西呢？首先我们先回顾llm的原理，其实就是把一堆互联网文献材料，降维到latentspace中，并通过transformer的方式用学习到了其中的“经验”。但文献资料是死的，如果仅通过固定的资料去回答问题，势必会出现一些无法回答的问题。那么rag的出现就解决了这个问题，rag允许模型可以到搜索引擎上去搜索问题相关的资料，并将获取到的信息，综合自己的知识体系内容，综合进行回复。当然rag不全是这些，rag的r，也就是搜索，其实不是一件简单的事情。所以这个环节还会有些传统的搜索的逻辑在，比如对于输入问题的纠错，补充，拆分，以及对于搜索内容的权重逻辑等等的事情。打个比方，比如问中国界世杯夺冠那年的啤酒销量如何，那就首先会做一次纠错，把“界世”纠错为“世界”，然后把问题拆分为两个问题，然后综合去搜索，把搜索到的资料在给到大模型，让其进行总结性输出[heading3]3.大模型的涌现[content]这个可能有些同学不怎么听过这个词，但这个是大模型里，我认为最核心的个概念。因为其实经上面的原理讲解，其实大家不难发现，这与目前大模型所表现出来的，仍然对不上啊。为什么只是在计算相关性和概率，就能让大模型表现出难以解释的表达？所以这就是涌现…也就是科学家们认为，当训练的数据到了一定程度后，模型的能力会涌现出很多难以用逻辑去解释的现象。说实话在我看来，因为本身模型的学习就是在一个降维的latentspace中进行的，那我们尝试去用三维世界中的if-else去解释其行为，似乎本身也不靠谱不是么。不过现在倒也有一些论文使用跟踪标注等的的方式来尝试解释大模型内部的行为，这个看看就好了

【法律法规】《促进创新的人工智能监管方法》.pdf

This function will support horizon-scanning activities in individual regulators but a central function is also necessary.As stakeholders have highlighted,an economy-wide view is required to anticipate opportunities that emerge across the landscape,particularly those that cut across regulatory remits or fall in the gaps between them.This function will help deliver a regulatory regime that is:•Adaptable:by identifying emerging trends to enable intelligent,coordinated adaptation of the regulatory framework.•Collaborative:by convening partners including frontier researchers,industry,civil society,international partners and regulators,to identify emerging trends.•Trustworthy:by ensuring that our regulatory framework is able to adapt in the face of emerging trendsEnsure interoperability with international regulatory frameworksActivities•Monitor alignment between UK principles and international approaches to regulation,assurance and/or risk management,and technical standards.•Support cross-border coordination and collaboration by identifying opportunities for regulatory interoperability.RationaleTo be effective,this function must be performed centrally.The whole regulatory landscape needs to be considered to understand how well the UK framework aligns with international jurisdictions.The impact of international alignment on innovation and adoption of AI in the UK is a key concern for businesses.The central oversight and monitoring of the global alignment of the framework will support UK engagement with like-minded international partners on AI regulation,building our influence in AI.This function will play a central part in delivering a regulatory regime that is:•Pro-innovation:by ensuring that UK innovators can trade internationally and UK companies can attract overseas investment.48A pro-innovation approach to AI regulation

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什么是对齐？
在 AI 术语中，“对齐”（Alignment）指的是让模型的输出更加符合人类的期望和要求，使其更加安全，减少错误、幻觉和攻击性语言。例如，InstructGPT 更善于遵循人类的指示，被称为对齐。通过对齐，如指令调优，可以让语言模型更好地理解人类意图，增加安全保障，确保语言模型不会输出有害的内容和信息。对于对齐任务，可以拆解为监督微调以及获取奖励模型和进行强化学习来调整语言模型的输出分布。但需要注意的是，即使像 GPT4 和 Claude 等大型语言模型通过对齐几乎不会回复危险问题，也并不意味着对齐能防护所有安全问题，因为存在用户通过“越狱”（Jailbreak）等方式使模型的对齐失效的情况。在未来，人类或许会更加深刻地认识到“价值对齐”的重要性，即确保人工智能的决策符合人类普适的道德标准，人类社群内部也需要凝聚共识，明确希望 AI 继承和遵循的核心价值观。
2025-03-14
人工智能生成内容（AIGC）的突破、对齐及产业培育，感悟
以下是关于人工智能生成内容（AIGC）的突破、对齐及产业培育的感悟： 一、原理与概念 1. 人工智能（AI）：是一种目标，让机器展现智慧，简称 AI。 2. 生成式人工智能（GenAI）：目标是让机器产生复杂有结构的内容，简称 GenAI。 3. 机器学习：一种手段，让机器自动从资料中找到公式，包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习：有标签的训练数据，学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。 无监督学习：学习的数据没有标签，算法自主发现规律，如聚类。 强化学习：从反馈里学习，最大化奖励或最小化损失，类似训小狗。 4. 深度学习：一种更厉害的手段，参照人脑有神经网络和神经元（因有很多层所以叫深度），神经网络可用于多种学习方式。 5. 大语言模型（LLM）：是一类具有大量参数的“深度学习”模型。 6. ChatGPT：是 AIGC 技术的一个应用实例，是美国 OpenAI 公司开发的基于大型语言模型的对话机器人，能根据用户输入生成连贯且相关的文本回复。 二、AIGC 的特点与应用 AIGC 是利用人工智能技术生成内容的新型生产方式，包括文本、图像、音频和视频等内容。其技术可用于多种应用，如自动撰写新闻文章、生成艺术画作、创作音乐、制作视频游戏内容等。 三、相关概念的关系与区别 AGI、GenAI、AIGC 几个概念有所区别与联系，具体可参考相关图示。更多概念可问 Kimi、通义千问、文心一言等大模型。 四、技术里程碑 2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出了 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制处理序列数据，不依赖于循环神经网络或卷积神经网络。
2025-03-01
现在有哪些大模型效果与性能的对齐工具
目前对比不同大语言模型的性能需要考虑多个维度，包括但不限于以下方面： 1. 理解能力：评估对语言的理解程度，涵盖语法、语义、上下文和隐含意义。 2. 生成质量：检查生成文本的流畅性、相关性和准确性。 3. 知识广度和深度：衡量对广泛主题的知识掌握及特定领域的理解深度。 4. 泛化能力：测试处理未见过任务或数据时的表现。 5. 鲁棒性：应对错误输入、对抗性输入或模糊指令的能力。 6. 偏见和伦理：评估生成文本是否存在偏见，是否遵循伦理标准。 7. 交互性和适应性：在交互环境中的表现，对用户反馈的适应和持续对话能力。 8. 计算效率和资源消耗：考虑模型大小、训练和运行所需的计算资源。 9. 易用性和集成性：是否易于集成到不同应用和服务，提供的 API 和工具的易用性。 为进行有效比较，可采用以下方法： 1. 标准基准测试：使用如 GLUE、SuperGLUE、SQuAD 等标准评估基准。 2. 自定义任务：根据特定需求设计任务评估特定领域表现。 3. 人类评估：结合人类评估者的主观评价，尤其在评估文本质量和伦理问题时。 4. A/B 测试：在实际应用场景中比较不同模型表现。 5. 性能指标：使用准确率、召回率、F1 分数、BLEU 分数等量化比较。 对于大模型的安全对齐，通过对齐（指令调优）能使语言模型更好理解人类意图并增加安全保障，避免输出有害内容。对齐任务可拆解为监督微调及获取 reward model 与进行强化学习调整输出分布两部分。LLAMA2 专门使用安全有监督微调确保安全。强化学习能根据人类反馈调整分布，使模型面对训练分布外数据时能拒绝不当回答。但 Alignment 并非能防护所有安全问题，存在越狱情况使模型对齐失效。 Qwen 2 开源后模型性能超越目前所有开源模型和国内闭源模型。玉宝搞过的 LLM 在线评估中可看到国内闭源大模型的 HUMANEVAL 测评得分，可与 Qwen 2 对比，参考网址：https://www.llmrank.cn/ 。2023 年 8 月起，通义千问推出 Qwen 系列，Qwen 系列的 72B、110B 模型多次登顶 HuggingFace 的 Open LLM Leaderboard 开源模型榜单。Qwen 2 系列已上线魔搭社区 ModelScope 和阿里云百炼平台，也已上线中国大语言模型评测竞技场 Compass Arena，测评地址：https://opencompass.org.cn/arena 。Compass Arena 集齐了国内主流的 20 多款大模型，用户可选择两两“对战”。
2024-11-14
如何利用自动对齐技术，确保16位不同地点的人员录制的同一句口号音频同步且整齐，请推荐具有此功能的音频编辑工具、网站或AI工具，以便将这16段音频精确叠加并融合成一个协调一致的整体
以下是关于利用自动对齐技术确保 16 位不同地点人员录制的同一句口号音频同步且整齐的相关信息及工具推荐： 在音频编辑中，常见的步骤如下： 1. 选择合适的数字音频工作站（DAW），如 Studio One。上传 FLAC 无损格式的音频，只对融合部分进行 Inpaint 处理，保持其他音频信息不变，以避免音质问题。 2. 在 DAW 中对接音轨后，播放试听，并缩放波形图，检查波形是否正确对齐。若出现波形未对齐或播放时有咔哒声等问题，可能是在导出和处理过程中对音频施加了额外的效果器处理，如混响、限制器、压缩等，导致音频前后不一致，影响对接效果。因此，需要确保在不同的导出和处理步骤中，音频不受到额外的处理，或者在每次处理时保持相同的效果设置。 具有此功能的音频编辑工具和网站包括： 1. Studio One：可用于对齐拼接音轨，并进行后续的叠加额外音轨、调整音量和平衡等操作，以丰富音频的层次，注意叠加后各音轨的电平，避免过载或失衡。 2. Udio：具有混音功能，可对现有剪辑进行微妙或明显的变化。在提示框中有新的区域，通过滑块控制混音效果的强度。 此外，阿里的相关研究全面概述了大语言模型自动对齐的主要技术路径，将现有的自动对齐方法分为四大类：利用模型固有偏好实现对齐、通过模仿其他模型行为实现对齐、利用其他模型反馈实现对齐、通过环境交互获得对齐信号，并探讨了自动对齐背后的机理以及实现有效自动对齐的关键因素。但此研究主要针对大语言模型，对于音频对齐的直接应用可能有限。
2024-10-17
有什么口播动画对齐软件吗
以下是一些口播动画对齐软件： 1. HeyGen：这是一个 AI 驱动的平台，能够创建逼真的数字人脸和角色，使用深度学习算法生成高质量的肖像和角色模型，适用于游戏、电影和虚拟现实等应用。 2. Synthesia：是一个 AI 视频制作平台，允许用户创建虚拟角色并进行语音和口型同步，支持多种语言，可用于教育视频、营销内容和虚拟助手等场景。 3. DID：一家提供 AI 拟真人视频产品服务和开发的公司，只需上传人像照片和输入要说的内容，平台提供的 AI 语音机器人将自动转换成语音，然后合成逼真的会开口说话的视频。 4. VideoReTalking：提供了一个在线演示链接，可在 Huggingface 平台上查看，面向对口型视频同步感兴趣的人。 请注意，这些工具的具体功能和可用性可能会随时间和技术发展而变化。在使用时，请确保遵守相关的使用条款和隐私政策，并注意保持对生成内容的版权和伦理责任。更多相关工具请访问网站查看：https://www.waytoagi.com/category/42 。内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-10-09