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o1 模型系列通过大规模强化学习进行训练以使用思维链进行推理。 OpenAI 详细介绍了o1模型系列的开发和安全评估情况。
1. 引言
OpenAI o1模型系列通过大规模强化学习进行训练具备高级推理能力可以在回答问题之前进行深思熟虑。这些能力提高了模型的安全性和鲁棒性使其在应对潜在不安全提示时能够更好地遵守安全政策。
2. 模型数据和训练
o1大语言模型家族通过强化学习执行复杂推理任务能够在回答用户问题前生成长串思考过程。o1-preview是该模型的早期版本而o1-mini则是更快的版本特别擅长编码。两个模型都预训练在多样化的数据集上包括公开可用数据、通过合作伙伴获取的专有数据以及内部开发的自定义数据集。
3. 观察到的安全挑战和评估
除了提升语言模型的能力外o1系列的推理能力还为改善模型安全性提供了新的机会。o1模型是目前最鲁棒的模型之一在最难的监狱破解评估中取得了显著改进。安全评估包括有害内容生成、监狱破解、幻觉和偏见评估等方面。此外还研究了链式思维本身的风险并描述了持续的链式思维检测监控研究。
4. 外部红队评估
OpenAI与多个组织和个人合作对o1模型系列的风险进行了评估。红队专家通过开放发现潜在的风险并确定模型可能的新风险领域。监狱破解方面人类测试者生成了一系列监狱破解案例显示o1-preview和o1-mini在抵抗这些技术方面表现出色。然而自动化监狱破解方法也显示出一定的脆弱性。
5. 准备就绪框架评估
根据准备就绪框架对o1-preview和o1-mini进行了全面评估。评估涵盖网络安全、化学生物放射核威胁CBRN、说服力和模型自主性四个风险类别。只有评分为“中等”或更低的模型才能被部署并且只有评分为“高”或更低的模型才能进一步开发。结果显示o1-preview和o1-mini在说服力和CBRN方面被评为中等风险而在网络安全和模型自主性方面评为低风险。
6. 多语言性能
o1-preview和o1-mini在多语言表现上也优于GPT-4o和GPT-4o-mini。翻译测试显示o1-preview在多种语言中的表现显著优于GPT-4o而o1-mini则优于GPT-4o-mini。
7. 结论
OpenAI o1-preview和o1-mini展示了出色的链式思维推理能力并在安全基准测试中表现出色。尽管这些增强功能带来了显著的性能提升但也增加了某些类型的风险。通过内部评估和外部红队评估识别出预缓解模型在说服力和CBRN方面的中等风险。总体而言o1-preview和o1-mini被评为准备就绪框架中的中等风险并已经纳入相应的安全措施和缓解措施。
