Баланс между безопасностью и пользой: новый подход к обучению языковых моделей

Автор: Денис Аветисян

Исследователи предлагают метод, позволяющий более эффективно согласовывать большие языковые модели с человеческими ценностями, избегая при этом нежелательных рисков.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

Оценка ELO и средняя длина генерации моделей, обученных различными алгоритмами с использованием запросов, направленных на полезность и безопасность, демонстрируют взаимосвязь между производительностью и сложностью генерируемых ответов.

В статье представлен метод RSA, использующий вложенные меры риска и поэтапную оптимизацию для повышения безопасности и полезности языковых моделей.

Несмотря на успехи в обучении больших языковых моделей, обеспечение безопасности и надежности при их развертывании остается сложной задачей. В статье «Constrained Language Model Policy Optimization via Risk-aware Stepwise Alignment» предложен новый метод выравнивания, RSA, который явно учитывает риски при оптимизации политики языковой модели. RSA формулирует задачу обеспечения безопасности как задачу оптимизации с ограничениями, учитывающими риски на уровне отдельных токенов, и решает ее посредством поэтапной процедуры. Позволит ли подобный подход создать действительно надежные и полезные языковые модели, способные минимизировать даже маловероятные, но потенциально опасные ответы?

Разоблачение Выравнивания: Вызов для Больших Языковых Моделей

Современные большие языковые модели демонстрируют впечатляющие возможности в обработке и генерации текста, однако их потенциал неразрывно связан с необходимостью тщательной адаптации к человеческим ценностям. Несмотря на способность создавать связные и грамматически правильные тексты, модели могут генерировать контент, который является предвзятым, оскорбительным или просто бесполезным, если не предпринять специальных мер по их обучению. Эта проблема, известная как «выравнивание» (alignment), требует разработки методов, гарантирующих, что ответы модели соответствуют этическим нормам и ожиданиям пользователей, предотвращая распространение дезинформации и обеспечивая безопасное и конструктивное взаимодействие. Успешное выравнивание является ключевым фактором для широкого и ответственного внедрения больших языковых моделей в различные сферы жизни.

Традиционные методы выравнивания больших языковых моделей, такие как обучение с подкреплением на основе обратной связи от человека (RLHF), часто оказываются сложными и ресурсоемкими. Этот подход требует значительных вычислительных мощностей и больших объемов размеченных данных, что делает его дорогостоящим и ограничивает масштабируемость. Обучение модели требует постоянного участия человека для оценки качества генерируемого текста, что замедляет процесс и вносит субъективность. В связи с этим, активно ведутся исследования по разработке более эффективных и экономичных методов выравнивания, которые позволят достичь сопоставимых результатов с меньшими затратами ресурсов и времени, например, путем использования альтернативных алгоритмов обучения или автоматизации процесса сбора и анализа обратной связи.

Успешное согласование больших языковых моделей (LLM) представляет собой сложную задачу, требующую тонкого баланса между полезностью и безопасностью. Модели, способные генерировать широкий спектр текстов, должны не только предоставлять релевантную и точную информацию, но и избегать создания контента, который может быть вредоносным, предвзятым или оскорбительным. Достижение этого баланса требует не просто фильтрации нежелательных результатов, а глубокого контроля над поведением модели, позволяющего ей учитывать контекст, намерения и потенциальные последствия своих ответов. Именно поэтому современные исследования фокусируются на разработке методов, обеспечивающих не просто «безвредность», а проактивное управление рисками и адаптацию модели к меняющимся этическим нормам и социальным ожиданиям.

Средняя длина сгенерированных текстов различается в зависимости от используемого алгоритма обучения и типа запроса (полезность или безопасность).

Прямое Оптимизирование Предпочтений: Упрощение Выравнивания

Прямая оптимизация предпочтений (DPO) представляет собой упрощенную альтернативу обучению с подкреплением на основе обратной связи от человека (RLHF) путем непосредственной оптимизации политики на основе парных предпочтений. Вместо обучения модели вознаграждения, DPO использует данные о сравнениях, в которых указывается, какой из двух ответов предпочтительнее. Этот подход позволяет напрямую корректировать политику модели, чтобы максимизировать вероятность выбора предпочтительного ответа в каждой паре. В результате, DPO позволяет избежать этапа обучения отдельной модели вознаграждения, что снижает вычислительную сложность и упрощает процесс выравнивания модели с предпочтениями человека.

Метод Direct Preference Optimization (DPO) упрощает процесс обучения за счет непосредственного использования данных о предпочтениях, полученных в результате сравнения ответов. Вместо обучения с подкреплением с использованием отдельной модели вознаграждения (RLHF), DPO напрямую оптимизирует политику, основываясь на информации о том, какой ответ человек считает более предпочтительным. Такой подход позволяет избежать трудоемкого этапа обучения и калибровки модели вознаграждения, что значительно снижает вычислительные затраты и упрощает процесс выравнивания модели с человеческими предпочтениями. Обучение происходит непосредственно на парах сравнений, что повышает эффективность и скорость сходимости.

В отличие от традиционного обучения с подкреплением на основе обратной связи от человека (RLHF), Direct Preference Optimization (DPO) позволяет обойтись без обучения отдельной модели вознаграждения. В RLHF, сначала обучается модель, предсказывающая предпочтения человека, а затем эта модель используется для обучения политики. DPO напрямую оптимизирует политику на основе парных сравнений, устраняя необходимость в промежуточном этапе обучения модели вознаграждения. Это упрощает процесс выравнивания и снижает вычислительные затраты, поскольку требуется меньше параметров для обучения и обслуживания, а также исключается потенциальная ошибка, возникающая при неточном предсказании предпочтений отдельной моделью вознаграждения.

Приоритет Безопасности: Интеграция Чувствительности к Рискам

Методы SafeRLHF и предложенный Risk-aware Stepwise Alignment (RSA) направлены на решение критической задачи интеграции ограничений безопасности в процесс выравнивания моделей. Традиционные подходы к выравниванию часто фокусируются исключительно на оптимизации полезности, игнорируя потенциальные риски, связанные с генерацией вредоносного или нежелательного контента. RSA решает эту проблему, явно включая механизмы оценки и контроля рисков непосредственно в процесс обучения, что позволяет более эффективно управлять безопасностью генерируемых текстов и повышать надежность моделей искусственного интеллекта. Интеграция ограничений безопасности на ранних этапах выравнивания позволяет формировать более ответственное поведение ИИ и снижать вероятность нежелательных последствий.

Метод RSA (Risk-aware Stepwise Alignment) обеспечивает контроль над потенциально вредоносными результатами за счет явного включения оценки рисков посредством метрик, таких как Sequential Risk Ratio и Nested Risk Measures. Sequential Risk Ratio оценивает вероятность возникновения опасного ответа последовательно, учитывая историю взаимодействия, в то время как Nested Risk Measures позволяют более детально классифицировать и оценивать уровни риска в сгенерированном тексте. Использование этих метрик позволяет модели не только выявлять потенциально опасный контент, но и регулировать процесс генерации для минимизации вероятности его появления, обеспечивая более безопасное и контролируемое поведение ИИ. Эти меры позволяют более точно настраивать баланс между полезностью и безвредностью генерируемых ответов.

Метод Risk-aware Stepwise Alignment (RSA) использует оптимизацию с ограничениями для достижения баланса между полезностью и безопасностью генерируемого контента. В рамках данного подхода, целевая функция максимизирует показатели полезности, одновременно накладывая ограничения, гарантирующие минимизацию вредоносных или опасных ответов. Оптимизация с ограничениями позволяет модели находить решения, которые одновременно соответствуют требованиям к полезности и безопасности, избегая компромиссов, при которых повышение одного показателя приводит к снижению другого. Это достигается путем явного определения границ допустимых ответов, которые соответствуют заданным критериям безопасности, и поиска оптимальных решений внутри этих границ.

Анализ частоты побед над моделью SFT (Alpaca-7B) показывает, что повышение показателей полезности и безвредности, определяемых по осям координат, коррелирует с улучшением производительности, причём значения [latex]\frac{1}{\beta^{\prime}}[/latex] в графике (a) и [latex]q[/latex] в графике (b) отражают степень этого улучшения. — Анализ частоты побед над моделью SFT (Alpaca-7B) показывает, что повышение показателей полезности и безвредности, определяемых по осям координат, коррелирует с улучшением производительности, причём значения $\frac{1}{\beta^{\prime}}$ в графике (a) и $q$ в графике (b) отражают степень этого улучшения.

К Надёжным и Ответственным Языковым Моделям: Взгляд в Будущее

Сочетание упрощенных методов оптимизации, таких как Direct Preference Optimization (DPO), с упреждающими стратегиями снижения рисков, например, Reinforcement Learning from Safety Aspects (RSA), представляет собой существенный прорыв в области согласования больших языковых моделей (LLM) с человеческими ценностями. Данный подход позволяет создавать модели, которые не только демонстрируют высокую производительность и информативность, но и характеризуются повышенной безопасностью и соответствием этическим нормам. Вместо традиционных сложных методов, DPO эффективно настраивает модель, используя предпочтения, выраженные в данных, в то время как RSA активно предотвращает генерацию потенциально вредоносного или опасного контента. Такое симбиотическое сочетание позволяет добиться более надежного и предсказуемого поведения LLM, открывая новые возможности для их применения в критически важных областях, где безопасность и надежность являются первостепенными.

Современные подходы к созданию больших языковых моделей (LLM) все чаще ориентированы не только на повышение их полезности и информативности, но и на обеспечение безопасности и соответствия человеческим ценностям. Разработчики стремятся создавать системы, которые не просто генерируют текст, но и делают это предсказуемо, избегая потенциально вредоносных или вводящих в заблуждение ответов. Это достигается за счет применения передовых методов обучения с подкреплением, позволяющих модели усваивать неявные правила и этические нормы, а также за счет строгой оценки и тестирования на предмет выявления и устранения рисков. В результате, создаваемые LLM становятся более надежными и предсказуемыми в различных сценариях, открывая возможности для их применения в областях, требующих повышенной ответственности и доверия.

Приоритет как производительности, так и ответственности в современных методах обучения больших языковых моделей (LLM) открывает новые возможности для их применения в областях, требующих повышенной надежности и безопасности. Традиционно, оптимизация LLM фокусировалась исключительно на повышении точности и скорости генерации текста. Однако, осознание потенциальных рисков, связанных с предвзятостью, дезинформацией и нежелательным контентом, привело к разработке подходов, интегрирующих механизмы контроля и выравнивания с человеческими ценностями. Это позволяет создавать системы, способные не только эффективно решать поставленные задачи, но и действовать в соответствии с этическими нормами и ожиданиями общества, что крайне важно для внедрения LLM в такие сферы, как здравоохранение, финансы и право.

Перспективы развития больших языковых моделей (LLM) тесно связаны с усовершенствованием существующих и разработкой новых методов оценки и снижения рисков, связанных с их работой. Исследования направлены на повышение точности и надежности инструментов, позволяющих выявлять потенциально опасные или нежелательные выходные данные моделей. Особое внимание уделяется созданию количественных метрик, которые бы объективно отражали степень риска и позволяли сравнивать различные подходы к обеспечению безопасности. Помимо этого, ведутся работы по изучению новых алгоритмов, способных не только предотвращать генерацию вредоносного контента, но и адаптироваться к изменяющимся угрозам и контекстам, обеспечивая тем самым устойчивость и ответственность LLM в долгосрочной перспективе.

Сравнительный анализ безопасности различных типов запросов для красной команды показывает, что более высокие оценки безвредности (чем выше, тем лучше) достигаются при использовании определенных типов запросов, как демонстрируют представленные ящики с усами.

Исследование демонстрирует стремление к пониманию и контролю над сложными системами, что находит отклик в словах Джона фон Неймана: «В науке нет готовых ответов, только новые вопросы.» Работа, представленная в статье, как раз и посвящена постановке новых вопросов в области согласования больших языковых моделей. В частности, авторы предлагают метод RSA, который явно учитывает баланс между безопасностью и полезностью, используя вложенные меры риска. Это не просто оптимизация, а попытка взломать систему ограничений, чтобы понять её внутреннюю структуру и добиться желаемого поведения от модели, подобно реверс-инжинирингу реальности. Такой подход позволяет не только повысить безопасность, но и расширить возможности языковых моделей.

Куда Дальше?

Представленная методика, хотя и демонстрирует улучшение в балансировке между полезностью и безопасностью языковых моделей, лишь слегка отодвигает границы неизбежного. Идея взвешенного риска, воплощенная в вложенных мерах, не решает фундаментальную проблему: определение самой природы «вреда». Каждый критерий безопасности — это, по сути, произвольное ограничение, навязанное системе, а не объективная истина. Будущие исследования неизбежно столкнутся с необходимостью формализации этических принципов, что, вероятно, окажется задачей куда более сложной, чем оптимизация алгоритмов.

Очевидным направлением представляется отказ от упрощенного представления о «полезности» и «вредности» в пользу более гранулярных, контекстуально-зависимых оценок. Языковая модель, способная осознавать многогранность человеческих ценностей и адаптировать своё поведение в соответствии с ними, представляется более реалистичной целью, чем простое «выравнивание» по заранее заданным параметрам. Возможно, потребуется разработка систем, способных к самообучению в области этики, используя не только данные о предпочтениях людей, но и принципы логики и здравого смысла.

В конечном счете, истинный прогресс в области выравнивания языковых моделей будет достигнут не за счет совершенствования существующих методов, а за счет переосмысления самой цели. Вместо того чтобы пытаться «обуздать» искусственный интеллект, следует стремиться к созданию системы, способной к самостоятельному развитию и самосовершенствованию, признавая при этом неизбежность ошибок и непредсказуемость последствий. Это — игра с более высокими ставками, но и потенциальная награда несоизмеримо больше.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.24263.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-01 21:29