要約:
- 最近の研究では、GPT-4などの上位のLLMが医療の質問に対して支持されていない声明を半分近く出したことが判明した。
- GenAIモデルがよりよく機能するためには、アライメントが重要であり、私たちの期待にモデルを整合させる最良の方法をAIコミュニティが模索中。
- アライメントデータは、安全性を重視しながらも有用性を提供し、モデルの使用ケースに合わせた応答の微妙な変化を提供する。
- アライメントは、モデルの最適化プロセスであり、モデルの微調整と手を組んで行われる。
- アライメントデータの収集には、合成データ、カスタム人間の選好データ、またはその両方の混合がある。
- 医学、法律、コーディング、コンプライアンスなどの複雑なトピックでは、専門家からのフィードバックが必要。
感想:
アライメントはAIの倫理基準とのよりよい整合性が、AIシステムへの信頼の向上とユーザーの採用増加につながる重要な要素であると考えられます。専門家からの適切なフィードバックを取り入れることで、モデルの倫理的洞察を注入し、責任あるAIを推進することができます。業界全体におけるAI安全性の努力を活性化する可能性があります。