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03.如何量化OpenAI o1的骗钱能力?被科技媒体集体忽视的官方白皮书给了答案

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03. 如何量化 OpenAI o1 的骗钱能力?被科技媒体集体忽视的官方白皮书给了答案

技术不无聊

2024/09/28
技术不无聊

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2024/09/28
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OpenAI o1 推出两周有余,市面上大多数讨论聚焦于其推理能力的优越性,也有一小部分声音质疑模型能力越来越强是否意味着更大的威胁?大多数质疑停留在无限推理之后的科幻化灾难场景,然而事实上,OpenAI 早在模型发布之时,也同步释放了针对模型各类潜在威胁做出的测试白皮书 “o1 System Card”,这期播客我们为大家深度解读这份白皮书,在缓和担忧的同时,也从客观的角度理解模型的能力的上限与不足。
这不是一期鼓吹 OpenAI 如何做的好的内容,我们尽可能将未被关注到但十分有价值的分析呈现出来,试图打破大模型领域信息的藩篱。
  • 时间线
1:37 System Card 白皮书具体是什么,它的受众是谁?
4:19 推理能力的加入使得模型更聪明,更好的服务意味着更好的欺骗
6:17 围绕结果的评估维度:不允许内容、越狱、幻觉、偏见
13:17 思维链过程性评估
18:19 外部红队攻击:评估 AI 抵抗越狱的能力
21:54 外部机构 Apollo research 专注 “AI 是否会欺骗人类” 研究
28:01 外部机构 METR 对模型自动化能力的测试
30:19 OpenAI 推出 Preparedness Framework,测试模型的信息安全、CBRN、劝说能力 Persuasion 和模型失控 Model Autonomy
53:04 MMLU(Massive Multitask Language Understanding)在多语言中测试大模型的准确性
  • 提及
COT (Chain of Thought)| Ilya Sutskever Super Allignment | 夺旗比赛 Catch the Flag | Theory of Mind | CBRN (Chemical, Biology, Radiology, Nuclear) | 模型自制 Model Autonomy | BBQ Bias Benchmark for QA | European Nucleotide Archive | MMLU(Massive Multitask Language Understanding)
  • 相关引用

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  • 制作剪辑
大奎