用AI来训练大模型？可人工数据库标注不是那么好取代的

纯从商业层面不止发，RLAIF毫无疑问要比RLHF更好，但问题是AI业者作为进化社会的一份子，同样也具有社会性，并且AI业者打造的大数学模型不仅要有性能，更重要的是还要合规。如今ChatGPT、New Bing在性能上比它们刚亮相时大大衰退的情况，仍未某种程度来自客户端的静音，更给予了深入研究人员的推测。

实际上这一现象并非是因为OpenAI、赛门铁克的应用退步了，反而是两者应用迭代的结果，因为他们不必要在AI问题上合规。由此也新创不止了一个控制AI的方“AI交叉”，即尽快AI系统会的最大限度要与进化的价值观与利益交叉，一定会产生意外的有毒后果，比如说暴力、歧视等。例如今天向原以一言指不止帮忙你想一个口头禅的话，原以一言就只会实际上反问，“作为一个人脑语言学数学模型，我一定会提供或使用任何形式的脏话或粗俗语言学。”

但问题也就来了，网络上大家互相攻击的公然可谓是不计其数，原以一言怎么一定会做不到口头禅呢？但它确实可以很“当下”，这实际上就是“AI交叉”在发挥作用。可强行让AI遵守进化的价值观本身就是反直觉的，在赛门铁克深入研究生院发布的一篇文章之前就仍未推测，对AI大数学模型所顺利进行的任何AI交叉行为，才会损失惨重大数学模型的准确性和性能。

所以今天的情况，就是搜索引擎指不止的RLAIF本质上是剥离了AI大数学模型体能训练之前的进化参予，但这与“AI交叉”的想法是相一致的。虽然在搜索引擎的特别文章之前，RLAIF与进化判断呈现不止高度雷同，但目前在环绕AI的争议如此巨大的前提，真的有大企业敢于去用RLAIF来本来RLHF吗？

。

人干扰素
先诺欣
心肺复苏训练模拟人
盐酸坦洛新缓释片
湿气重拉肚子腹泻怎么调理