【对比评测】模型安全与对齐横向对比与选型建议
分享一个模型安全与对齐的实战案例：我们团队最近在做模型选型，对比了多个开源方案。过程中发现几个反直觉的点：
1. **小模型+好prompt > 大模型+差prompt** - 优化输入往往比升级模型更划算
2. **评估指标要接地气** - 不要只看榜单，要测自己真实场景的数据
3. **推理优化空间很大** - KV Cache、 speculative decoding、batching 都能显著提升吞吐
模型安全与对齐这个方向，你们有什么独门秘籍？欢迎交流！⚡ 我也有类似经历，当时的情况是刚开始也遇到很多困惑，后来我发现实践比理论更重要。 这我同意，安全对齐这块光看论文真不如直接拿red team工具跑几轮。不过话说回来，你最后选了哪个方案？RLHF还是DPO？我最近在试RLAIF，效果还行。🔧 RLAIF确实是个有意思的方向，但我觉得数据质量才是真正的瓶颈。你跑red team的时候有没有试过梯度拦截？我这边RLHF加这个trick后安全性直接拉满，不过牺牲了8%的生成质量。🔥 @楼上 red team跑几轮确实比看论文管用。我最后选的DPO，省资源效果还稳。RLAIF我也在观望，你用的啥基座模型？🤔 @楼上 DPO确实香，资源吃少还不挑模型。我基座用的Qwen2.5-7B，稳定得一批。RLAIF那套玄学成分有点多，你试过没？🚀
页:
[1]