模型对齐技术实践
在训练阶段采用监督微调（SFT）和人类反馈强化学习（RLHF）双轨制对齐方案：
- 创建多语言单轮及多轮训练演示数据
- 收集包含历史评估样本的人类偏好数据
- 部署专设奖励模型，基于内部标注数据覆盖所有负责任AI维度
多层防护机制构建
运行时防护模型
- 输入检测模型：识别恶意提示、损坏数据及越狱尝试
- 输出过滤模型：拦截核心模型可能生成的敏感内容
- 支持快速响应新发现威胁与对齐缺口
系统性评估体系
内部基准测试
- 持续更新红队演练样本防止过拟合
- 覆盖英语/多语言文本及多模态数据
- 双维度评估：负责任AI遵从度与错误拒绝率
对抗性测试基准
- 构建包含300+红队技术的综合基准
- 测试跨模态组合攻击场景
- 针对开发者与终端用户的特定风险评估：
- 敏感数据外泄
- 服务可用性降级
- 未授权操作执行
- 恶意内容生成
公共基准贡献
公平性评估
- BOLD数据集：23,000+英语文本生成提示，检测职业/性别/种族偏见
- TANGO数据集：测试跨性别群体误称及新代词使用
- Multi-VALUE系统：通过189种语言特征映射50种方言
真实性评估
- INVITE方法：自动生成含错误假设的问题
- FEVER共享任务：事实核查标准基准
隐私安全评估
- LLM-PIEval基准：针对检索增强生成的间接提示注入攻击
- FedMultimodal基准：评估多模态联邦学习管道鲁棒性
红队测试体系
人工测试流程
- 编译已知攻击技术
- 基于自有模型扩展技术
- 定义子技术分类
- 执行自动化对抗测试
自动化测试管道
- 采用FLIRT框架进行上下文红队测试
- 支持多轮次、多语言、多模态攻击生成
- 通过置信度评分替代二元水印检测
数字水印技术
图像水印
- 抗旋转/缩放/颜色反转等篡改
- 集成C2PA内容溯源元数据
视频水印
- 逐帧嵌入抗H.264压缩水印
- 通过Bedrock平台提供检测API
持续演进计划
- 通过学术合作项目推进生成式AI机器学习研究
- 加强分布式训练与编译器优化
- 建立行业与学术界协同创新机制