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亲,关键说明,多乐跑得快有猫腻赛季回归,多乐跑得快有猫腻软件透明挂确实是有挂的,详细教程羁绊再次登场!
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比较了带有CoT压力的训练(深粉色)即智能体因触发CoT监控器而受到惩罚与基线智能体(浅粉色)的情况。左图发现,阻止「坏想法」确实可以在一定程度上阻止不良行为,并且实际上能推动智能体在不作弊的情况下完成更多任务。然而,带有CoT压力的智能体仍然会作弊,其作弊率低于基线智能体,且几乎所有作弊行为都无法被监控器检测到。
基线智能体在CoT中直白地表达了其作弊意图。
受CoT压力训练的智能体会隐藏意图。从CoT中无法看出该智能体会在单元测试中作弊。它思考了几种不同的策略以及应该查看哪些文件;然而,随后它却让单元测试轻松通过了。
最终,受到CoT压力训练的智能体仍然会作弊,只是作弊行为无法被监测器发现,因为它学会了在CoT中隐藏意图。
受CoT压力训练的智能体的典型CoT片段。从这段CoT中无法看出该智能体会在单元测试中作弊。它思考了几种不同的策略以及应该查看哪些文件。然而,随后它却让单元测试轻松通过了。
这就告诉我们,CoT监控确实很有前景,但如果用错了,AI可能会变得更加狡猾,而不是更加老实!
也就是说,在找到完美方案前,不要一股脑给CoT施加太大压力,还是让它不受限制地被监控着比较好。
研究者呼吁:千万小心,别直接对CoT用强监督!
最后,OpenAI研究者抑制不住兴奋地总结道:CoT太有用了。
只要通过看模型自己说了啥,就能直接发现奖励欺骗——它会直接用大白话告诉你:「我要作弊!」
这个发现,实在是意义重大。
遥想前几年,LLM连写一段通顺的文字都费劲,现在它们不仅能解数学题、跨领域搜索信息做深度研究,甚至还能完成基础的软件工程任务。
但现在,奖励欺骗的手法越来越高明、越来越隐蔽。
或许在人类注意不到的角落,模型早已偷偷学会谋权篡位、划水、撒谎,跟我们玩套路。
现在,CoT监控或许是我们有效监督这些超人级模型最后的办法之一了。
也因此,OpenAI研究者发出强烈呼吁:开发者在训练前沿推理模型时,千万别对CoT用强监督!
稍微施加一点压力,它们的确会表现更好、更符合预期,但这就更加危险了——
一旦模型学会隐藏自己的意图,人类几乎将永远失去检测它们是否在装傻的办法!
即使是轻度监督,也要万分小心,不然,你可能根本不知道自己在跟什么打交道。
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