LLM超越人类时该如何对齐？谷歌用新RLHF框架解决了这个问题

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点击上方 “ AINLPer “ ，设为 星标 更多干货，第一时间送达 我们这个世界是不断变化的开放世界。人工智能要在这个世界长久立足，就需要突破许多限制，包括可用数据和规模和质量以及有用新信息的增长率。 对基于 LLM 的 AI 来说，高质量的人类数据非常关键，但已有研究预计这些高质量数据将在未来几年耗尽。 如果 LLM 保持现在的发展势头，预计在 2028 年（中位数）左右，已有的数据储量将被全部利用完，来自论文《Will we run out of data? Limits of LLM scaling based on human-generated data》 此后，这类数据的质量也将停滞不前：随着 LLM 能力越来越强，它们将能解决越来越复杂和越来越多的难题，而这些难题所需的训练数据已经超出了人类的能力。 因此，我们就需要为 LLM 构建一种能使其实现自我提升的基本机制，让模型可以持续地自我生成和自我求解更困 ………………………………