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随着ChatGPT普及，新型安全对齐技术提升模型安全性 随着ChatGPT等先进语言模型的广泛运用，保障其输出内容的安全性已成为关键挑战。传统的做法依赖于RLHF（基于人类反馈的强化学习）来实现安全对齐，然而这种方式面临两大难题：一是收集并维护人类反馈数据成本高昂，且随着模型能力增强及用户行为变化，现有数据容易迅速过时；二是数据标注者的主观偏见可能导致模型输出产生显著偏差，如曾出现过的种族歧视问题。针对这些问题，OpenAI提出了一种新的安全对齐方法——基于规则的奖励（RBR）。 基于规则的奖励（RBR） RBR将...