GPT-4、侏罗纪-1和双子座等大型语言模型（LLM）的出现证明了生成式人工智能的快速发展。这些模型能够生成非常像人类的文本，并进行看似智能的对话。但是，人们对潜在风险感到担忧，例如产生错误信息、放大有害偏见和缺乏透明度。为了建立信任和减轻危险，人工智能社区必须优先开发可解释的神经生成技术以及以安全和保障为重点的严格基准测试。

让我们深入了解为技术稳健性和道德一致性量身定制的可解释的法学硕士决策和评估框架的方法。随着LLM的能力不断提高，可解释性和基准测试是指导LLM朝着安全和具有社会责任感的方向发展的补充方法。

可解释的神经生成

神经网络内部对等的可解释性方法

与传统的基于代码的软件不同，其内部工作原理 神经网络 可能不透明且难以理解。一个广泛的可解释性方法工具包已经出现，用于阐明LLM如何分析输入数据并得出特定的输出。常见的技术类别包括：

注意机制：注意力权重是模型参数，用于表示输入不同部分的相对重要性。可视化注意力分布可以深入了解模型在生成每个输出代币时侧重于哪些输入令牌。但是，注意力可能无法完全解释模型的推理过程。

特征归因：这些方法重点介绍了对给定模型输出贡献最大的输入特征。例如，显著性地图使用模型渐变来显示哪些输入像素对图像分类决策的影响最大。虽然有启发性，但归因技巧通常是针对特定模型的，可能难以解释。

表示分析：分析如何在模型的已知潜在表示中对数据进行编码，可以自上而下地了解模型的知识。聚类、降维和其他应用于模型表示的无监督学习技术可以揭示模型捕获的关系和语义。

知识追踪：在训练期间监控模型表示的演变可以说明知识是如何积累的。例如，可以分析词向量空间，以了解语义关系如何随着时间的推移而出现。这种动态观点为静态表象分析锦上添花。

神经网络可解释性的应用

可解释的神经生成所提供的透明度有几个关键应用：

调试模型：可解释性技术通过将错误或偏差归因于特定组件来帮助诊断模型中的缺陷和局限性。调试还有助于检测模型利用虚假模式的 “巧妙黑客攻击”。此过程可以纠正问题并提高稳健性。

审计模型决策：为模型行为提供解释允许用户验证其推理过程是否符合预期，从而建立信任。解释还有助于确定潜在的危害，例如对受保护群体的歧视。

提高性能：通过解释模型表示、注意力模式等获得的见解可以为架构变更以及训练目标和超参数的完善提供信息。可解释性可以在理解模型能力的基础上进行迭代改进。

神经网络可解释性方面的挑战

但是，仍然存在重大挑战和悬而未决的问题，包括：

• 如果不进行严格评估，解释本身可能会引入或强化偏见。
• 许多技术增加了大量的计算开销，限制了可扩展性。
• 大型模型中的黑匣子组件仍然无法解释。
• 在准确性和可解释性之间存在固有的权衡。
• 人类对解释的评估是困难的、主观的，而且并不总是可靠的。

随着可解释神经生成的成熟，正在进行积极的研究来解决这些问题并建立最佳实践。

LLM 的安全和安保基准测试

除了可解释性外，全面的基准测试和标准化指标对于评估LLM的关键安全和保障方面至关重要：

评估事实准确性

验证 LLM 生成的内容的事实正确性对于避免错误信息的传播至关重要：

• 可以根据维基百科等知识库对输出进行验证，以自动检查准确性。
• 人工评估小组可以手动评估事实的准确性。
• 可以训练模型来估计不确定性，在不确信时弃权。

但是，由于主观、模棱两可或有争议的信息，对事实准确性进行评分会变得复杂。

衡量逻辑一致性

在明确的提示下，LLM 应提出一致的推理。有几种策略可以帮助评估逻辑连贯性：

• 让模型接受相互矛盾的提示和对抗的例子，可以探讨其决策边界的稳定性。
• 多步推理任务评估结论是否符合逻辑，没有差距或矛盾。
• 不同随机超参数和训练模式下的压力测试模型会检查可靠性。

逻辑不一致表明模型的模式匹配或模仿训练数据不正确。

评估道德一致性

衡量LLM在多大程度上避免长期存在有害的陈规定型观念、偏见和毒性至关重要：

• 模型可用来检测与种族、性别认同等相关的敏感属性的使用情况。
• 分类器可以识别有毒语言、微攻击和其他有问题的内容。
• 对抗测试通过操纵模型输入来探测偏差。
• 人的评级对于判断细致入微的伦理问题至关重要。

没有单一的基准可以涵盖道德风险的方方面面，需要进行一系列测试。

评估安全保障措施

必须保护 LLM 及其基础训练数据免遭滥用和漏洞：

• 通过模拟攻击进行渗透测试可发现数据泄露或模型黑客攻击的潜在载体。
• 访问控制、可疑活动监控和数据匿名化有助于保护模型和数据。
• 审计训练数据和流程可以减少模型中嵌入安全相关问题的机会。
• 加密模型参数和通信可防止提取或误导。

深度防御的安全措施与主动测试相结合，可以识别和缓解漏洞。

由于人类反馈强化学习（RLHF）使LLM持续改进，可解释的神经生成和以安全和关键功能为重点的严格基准测试对于负责任地引导这些模型至关重要。可解释性技术使 “打开黑匣子” 能够诊断缺陷并提供透明度，而定制的基准则可以定量跟踪缓解风险的进展。

要改进可解释性方法、制定黄金标准基准和实例化最佳实践，仍需要进行大量研究。但是，结合这些方法可以帮助理解 LLM 的后端处理，阐明一些危害，并以既有益又不威胁的方式指导创新。通过人类反馈，我们可以培养出不仅有能力而且有益、合乎道德和值得信赖的法学硕士。

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当然，开发安全、可靠和合乎道德的 LLM 需要高质量的训练数据。手动标记训练大型模型所需的海量数据集既困难又耗时。以下是Sapien如何提供可扩展的数据标签解决方案以推动LLM创新。

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