我还记得 2017 年 OpenAl 的使命让我多么着迷,一群人梦想着一个不可能实现的科幻未来。在这里,我一开始研究的是全栈机器人难题 —— 从深度强化学习算法到感知再到固件 —— 目标是教会单台机械手如何解决魔方问题。整个团队花了两年时间,但我们最终做到了。 我们训练模型使其明白,通过遵循一套定义明确的模型安全行为政策,可以让其很好地拒绝敏感或不安全的请求,包括何时拒绝或不拒绝,从而在安全性和实用性之间取得良好的平衡。在每次模型发布时,我们都提高了其对抗稳健性,包括防御越狱攻击、指令层次结构以及通过推理大幅提升稳健性。我们在透明度方面的承诺都已体现在我们详细的模型系统卡中。我们开发了业界领先的具有多模态能力的审核模型,并免费分享给了公众。我们目前在更通用的监控框架和增强的安全推理能力方面的工作将为更多的安全工作流提供支持。我们为安全数据记录、指标、仪表板、主动学习管道、分类器部署、推理时间过滤和全新的快速响应系统建立了工程开发基础。

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