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简而言之,就是用弱模型来监督强模型。
听起来很荒谬。
但有道理,也可以去实践。
就像老师与学生的关系。
老师的能力并不一定比学生强,但是老师可以监督、指导、引导学生。
“我们希望通过弱模型来监督强模型,让强模型对人类始终抱有温和、温暖而积极的情感。”苏茨克维说。
常乐看向小马哥。
小马哥觉得可以。
“弱模型的能力可以不比强模型强,但是可以理解并监督强模型的行为,引导它在规则和范式内运行。”小马哥是这么理解的:
“必要时可以及时向人类发出预警,便于做出针对的有效举措。”
“譬如,强模型按照它的理解编写数百万行、且具有危险性的代码,而人类并不能理解这些代码。”
“但是弱模型可以,因为它们系出同源,即便它无法干预。”
“从理论上讲,这种方式确实可行。”徐总说。
“可以一试,不用畏畏缩缩,只有进行下去才能知道成效。”任总也说。
“可以,我没有意见。”李飞跟着说。
很快,大家都取得共识,决定按照苏茨克维的思路去着手、部署。
新部门沿用苏茨克维的建议,取名“超级对齐”。
“超级对齐”隶属于AI项目组,但又相对独立,对项目进展有干涉权。
但没有决定权,可以直接向研究院甚至向乐达投资报告。
李飞的项目组继续推进wechatGpt的学习和训练,逐步趋向于完善。
但是,在重大事项上,需要与“超级对齐”部门协商,彼此配合,同步进退。
算力上,提供30%的算力来支持“超级对齐”部门。
一定程度会影响wechatGpt的迭代进程。
但是想到它那惊人的迭代速度,即便不是算力全负荷运转,想来也不会慢太多。
至于人员。
从李飞项目组抽一批。
“鹅厂可以选一批人过来。”小马哥很积极。
因为,wechatGpt项目,鹅厂有股份,将来商用,鹅厂可以分成。
“我们也可以支援一批人过来。”任总表态。
菊厂也有股份。
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