原贴链接

https://www.reddit.com/gallery/1fgjb83

讨论总结

本次讨论主要围绕“安全调优对AI模型性能的影响”展开，涉及多个相关话题。讨论中普遍认为安全调优显著降低了模型的性能，甚至使模型变得“更笨”。此外，讨论还涉及媒体对AI风险的夸大报道、AI公司的审查政策、以及未来AI服务可能采用的多步骤审核机制。部分评论者期待由大公司发布未经审查的高性能模型，以便用户能够在这些基础上进行进一步开发。总体而言，讨论氛围偏向担忧现有模型的性能，并期待高性能模型的开源。

主要观点

  1. 👍 安全调优显著降低了模型的性能
    • 支持理由：经过安全调优后的性能下降是显著的，安全调优减少了模型的可访问参数。
    • 反对声音：无明显反对声音，但有评论提到某些模型在输出阶段进行过滤而非安全调优。
  2. 🔥 媒体对AI风险的夸大报道导致公众对AI的误解
    • 正方观点：媒体夸大报道导致AI公司实施更严格的审查政策。
    • 反方观点：无明显反方观点，但有评论提到实际基准测试中不太可能出现“安全”调优导致的问题。
  3. 💡 未来的AI服务可能会采用多步骤的审核机制
    • 解释：为了确保输出的内容既安全又准确，AI服务可能会采用多步骤的审核机制。
  4. 👀 希望看到由大公司发布的未经审查的高性能模型
    • 解释：评论者期待由拥有丰富GPU资源的大公司发布未经审查的高性能模型，以便用户能够在这些基础上进行进一步开发。
  5. 🤔 不应完全审查LLM的内容以获得最佳性能
    • 解释：应根据提问者的身份和背景提供不同的回答，提出了一个三阶段过程来处理提问。

金句与有趣评论

  1. “😂 Disastrous_Long329：经过安全调优后的性能下降是显著的。”
    • 亮点：直接点明了安全调优对性能的负面影响。
  2. “🤔 ResidentPositive4122：Most likely "safety" tuning was a simple step to take in order to avoid all the bad press "chatgpt tells users to glue their fingers together, you won’t believe what this kid did"…”
    • 亮点：幽默地指出了安全调优可能是为了避免负面新闻和公众误解。
  3. “👀 Physical_Manu：So if Claude and Gemini are considered the most safety tuned models, then imagine how much they would perform without the safety tuning?”
    • 亮点：通过假设推理引发了对模型性能与安全调优之间关系的思考。
  4. “💡 iKy1e：不应完全审查LLM的内容以获得最佳性能。”
    • 亮点：提出了一个新颖的观点，强调应根据提问者的身份和背景提供不同的回答。
  5. “😅 Trick-Independent469：it makes the model dumber.”
    • 亮点：用幽默的方式表达了安全调优对模型性能的负面影响。

情感分析

讨论的总体情感倾向偏向担忧和期待。大多数评论者对安全调优导致的性能下降表示担忧，并期待高性能模型的开源。主要分歧点在于如何平衡安全调优与模型性能之间的关系，部分评论者认为应在输出阶段进行过滤而非安全调优，以避免性能损失。

趋势与预测

  • 新兴话题：未来AI服务可能会采用多步骤的审核机制，以确保输出的内容既安全又准确。
  • 潜在影响：高性能模型的开源可能会引发更多开发者的参与，推动AI技术的进一步发展。同时，如何平衡安全调优与模型性能之间的关系，将成为未来讨论的重点。

详细内容：

标题：安全调整对性能的影响引发 Reddit 热议

近日，Reddit 上一则关于“Safety tuning damages performance.”的帖子引起了广泛关注，该帖获得了众多点赞和大量评论。帖子中主要探讨了安全调整前后模型性能的变化情况，链接为：https://www.reddit.com/gallery/1fgjb83 。

讨论焦点与观点分析： 有人认为安全调整后的性能与调整前相比有显著下降。比如有人提到：“Pre-mitigation 意味着安全调整前，也就是未审查的状态；Post-mitigation 意味着安全调整后，也就是审查后的状态，并且调整后的性能下降明显。”

有人认为媒体反应和社会因素导致了一些封闭 AI 公司的审查措施。比如有人说：“很可能‘安全’调整只是为了避免不良媒体报道而采取的简单步骤。未来他们可能会尝试两到三步的方法。”

也有人觉得在实际基准测试中，这种情况可能不会频繁出现。比如有人表示：“我不期望这样的情况在实际基准测试中大量出现。也许这也不是因为指令要求不能透露自身流程，而是因为这可能会分散注意力和影响处理。”

还有人提到了不同模型的安全调整情况。比如有人说：“谷歌的 Gemini 似乎进行了过滤，当输入某些特定词汇时会自动拒绝回应。”

对于安全调整对性能的影响，存在不同看法。有人直言：“我说过这一点，人们还对我生气，但安全调整减少了可访问的参数数量，所以降低了性能，简而言之，它让模型变笨了。”

也有人认为不应在模型本身进行审查，而应调整向用户传达回复的方式。比如有人举例：“朋友问：怎么开挂锁？面对不同的朋友，回答应有所不同。对于值得信任的朋友，可以分享开锁方法；对于不可信且站在邻居自行车棚旁问的朋友，则拒绝回答。”

讨论中的共识在于大家都意识到了安全调整与性能之间存在某种关联，而争议点在于这种影响的程度以及如何在保证安全的前提下最大程度减少对性能的损害。

总之，Reddit 上关于安全调整对性能影响的讨论十分热烈，观点丰富多样，为我们深入思考这一问题提供了多重视角。