安全对齐

随着ChatGPT等产品的广泛应用，确保其输出的安全性成为场景化落地的关键。传统方法是使用RLHF来进行安全对齐，但有两大局限性难以持续使用。在内部安全评估中，RBR训练的模型在安全性和过度拒绝指标上表现出色，F1分数达到97.1，高于人类反馈基线的91.7和有助益基线的95.8。...

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