大型语言模型DeepSeek-R1中强化学习与监督微调在AI安全性方面的对比与优化

内容概要：该论文探讨了高级大型语言模型DeepSeek-R1在人工智能安全方面的挑战。重点在于分析了强化学习（RL）在减少有害输出和提升无害性上的局限性，并将其与监督微调（SFT）进行了对比，提出了两者的混合培训方法作为改进方案。此外，论文深入讨论了RL在无害化处理中的问题，如奖励欺骗、语言混合、泛化失败及高计算成本，并给出了使用DeepSeek-R1的具体操作指南和技术发展建议。 适合人群：对大型语言模型及其安全性有兴趣的研究人员、开发者，尤其是从事强化学习与监督微调技术的专业人士。 使用场景及目标：适用于希望深入了解LLMs安全性挑战的研究项目，目标是帮助用户设计更高效、更加安全的人工智能产品。 其他说明：作者提供了五项具体的部署建议，涵盖了从初始配置到风险缓释等各个环节。还建议了几个未来的研究和发展方向，以进一步完善模型的对齐和无害化特性。