OpenAI发布PVG：用小模型验证大模型输出，解决“黑盒”难题

主要观点总结

本文关注OpenAI在AIGC领域的最新技术研究，介绍了OpenAI提出的全新训练框架Prover-Verifier Games（PVG），用于提高大语言模型（LLM）输出内容的准确性及可控性。文章详细阐述了PVG的技术原理、核心思想、训练过程以及面临的挑战。

关键观点总结

关键观点1: OpenAI发布最新技术研究Prover-Verifier Games（PVG）

PVG旨在解决LLM生成内容准确性的问题，通过模拟证明者和验证者之间的互动，提高模型的输出质量。

关键观点2: PVG技术原理及核心思想

PVG基于博弈论，包含证明者和验证者两个角色。证明者生成内容，验证者判断内容正确性。通过多轮迭代训练，提升两者的性能。OpenAI还引入了“可检查性训练”方法，提升验证者的辨别能力。

关键观点3: PVG中的两种强化类型证明者

有用的证明者旨在生成正确且有说服力的内容，而狡猾的证明者试图生成错误但有说服力的内容，欺骗验证者。这增加了训练的难度，提高了验证者的判断力和鲁棒性。

关键观点4: PVG面临的挑战

训练验证者模型需要大量真实、准确的标签数据，以提升其辨别真假的能力。如果验证模型存在偏差，可能会出现非法输出。

文章预览

专注AIGC领域的专业社区，关注微软 、百度文心一言、讯飞星火等大语言模型（LLM）的发展和 应用 落地，聚焦LLM的市场研究和AIGC开发者生态，欢迎关注！ 7月18日凌晨，OpenAI在官网发布了最新技术研究——Prover-Verifier- Games 。 随着ChatGPT在法律、金融、营销等领域的广泛使用，确保模型的安全、准确输出同时被很好理解变得非常重要。但由于神经网络的复杂和多变性，我们根本无法验证其生成内容的准确性，这也就会出现输出“黑盒”的情况。 为了解决这个难题，OpenAI提出了全新训练框架Prover-Verifier Games（简称“PVG”），例如，用GPT-3这样的小模型来验证、监督，GPT-4大模型的输出，从而提升输出准确率以及可控性。 OpenAI论文地址：https://cdn.openai.com/prover-verifier-games-improve-legibility-of-llm-outputs/legibility.pdf 其实PVG技术概念早在2021年8月的一篇论文中就被 ………………………………