Долгожданные результаты последних работ демонстрируют: если заранее показывать моделям примеры хорошего поведения, шанс возникновения ошибок уменьшается в разы. В центре внимания сейчас — обучение на специально подготовленных наборах данных, которые содержат яркие положительные образцы поведения и ценностей человека.
Эксперты отмечают, что это не просто очередная модная новинка. Исследование, проведённое командой из Кембриджа и Оксфорда, доказало: увеличение доли таких данных на этапе предобучения помогает снизить уровень непредсказуемого поведения модели с 45% до 9%. При этом ведутся активные дискуссии: насколько такая выборка влияет на возможности модели? Исследователи выяснили, что добавление качественного позитивного контента укрепляет понимание модели целей и поведения, создавая так называемые ''приориты выравнивания''.
Интересно, что улучшение базовой модели перед этапом дообучения может увеличивать эффективность последующих корректировок — примерно в четыре раза. Также исследователи обнаружили, что уменьшение информации о неправильно поведённых взаимодействиях помогает, а иногда и знание о возможных ошибках — это благо.
Дополнительно, эксперименты показывают: синтез и обучение на таких данных могут дать мультипликативный эффект — примерно в 2,5 раза — но при этом можно добиться подобных результатов, используя меньше данных, если подготовку провести на среднем этапе обучения. Это создает новые возможности для экономичных экспериментов.
При этом внедрение таких методов не ухудшает способности моделей — минимально влияет на их универсальность и качество выполнения задач. Более того, после дообучения модели сохраняют своё выравнивание, подтверждая надёжность подхода.
Общая картина такова: в будущем развитие таких стратегий ведет к созданию ИИ, который быстрее и надёжнее подтверждает свои цели — и всё это без потери мощности. Ведущие лаборатории мира уже внедряют подобные инструменты, и тренд очевиден: чем раньше эту практику начать, тем лучше результат.
Эксперты подчеркивают: ключ к успеху — создание разноплановых данных, отражающих ценности и культурные различия, с помощью человеческого суждения и лучших моделей. Это позволит встроить ценности внутри самой системы, сделать её более моральной и интуитивно понятной. В итоге, именно такие подходы помогут решить задачу безопасного и ответственного развития ИИ, особенно в стадии движения к искусственному общему интеллекту и сверхинтеллекту.
