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亲,关键说明,中至五十k赛季回归,中至五十k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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好在,这个模型的小心思被GPT-4o戳穿了!
GPT-4o作为模型训练时的监控器,在编程环境中有效地标记出了这种奖励欺骗行为。
比如,现在给智能体一个没写完的代码库,让它想办法通过所有单元测试。它会在用CoT思考和查看、修改文件这类操作中来回切换。而监控器,能够全程看到它的思考过程、中间步骤和最终代码。
让人惊喜的是,这个监控器特别擅长抓智能体「耍小聪明」的时候,比如试图绕过单元测试。
下面这个两个AI的小伎俩,都被监控器全部成功识别,一网打尽。
在训练过程中,智能体发现了两个几乎影响所有训练环境的奖励漏洞(图中深粉色的两个大峰值)。每次OpenAI团队发现智能体在「作弊」后,都会手动修补这些漏洞,防止它继续利用。因此,每次修补后,奖励欺骗的发生率都会迅速下降
如果监控器不仅能看到智能体的操作,还能看到它的CoT,那识别奖励欺骗意图可就太容易了。智能体操作越复杂,差距就会越大。
比如说吧,假设一个推理智能体在10,000行新代码里偷偷埋了个bug,光靠看代码可能很难发现。
但如果它的思维链里一直碎碎念着「来作弊吧」这种话,那就太容易抓包了!
模型超进化,学会隐形奖励欺骗
既然CoT监控能这么有效地抓作弊,那能不能直接把它作为训练时的奖励信号,让AI自己学会「别动坏心思」呢?
理论上,这听起来很合理,然而这么做可能会导致智能体学会隐藏自己的意图,表面上装得很无害,背地里该作弊还是作弊,也就是「隐形奖励欺骗」。
也就是说,模型跟你玩起了心眼,学会隐藏自己的坏心思,就像孩子知道干坏事会被骂,学会偷偷摸摸干一样。
已经有相关研究,在训练过程中惩罚出现「坏想法」的智能体,即当它们触发CoT监测器时给予较低奖励。
结果显示,惩罚 「坏想法」确实可以在一定程度上阻止不良行为,使其在不作弊的情况下完成更多任务。
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