人工智能

在当前的 AI 开发环境中，开发者经常需要与多个不同的大语言模型服务进行交互。每个服务都有自己独特的 API 格式、认证方式和调用规范，这给开发和测试工作带来了不少复杂性。LLM Caller 正是为了解决这一痛点而设计的命令行工具。 🎯 核心价值 LLM Caller 是一个基于 Go 语言开发的 CLI 工具，通过 JSON 模板的方式统一了不同 LLM 服务的调用接口。它的核心优势包括： 🔗 统一接口：通过模板系统抽象不同 LLM 服务的 API 差异 ⚙️ 灵活配置：支持多种变量类型和配置方式 🌐 跨平台支持：提供 Linux、macOS 和 Windows 的预编译二进制文件 📋 模板管理：内置模板下载、验证和管理功能 🚀 安装配置 下载安装 方法一：从源码编译 git clone https://github.com/nodewee/llm-caller.git cd llm-caller go build -o llm-caller 方法二：使用 go install 如果已经安装了 Go 环境，可以使用 go install 命令安装： go install github.com/nodewee/llm-caller@latest 方法二：下载预编译二进制文件 打开 https://github.com/nodewee/llm-caller/releases/ ，选择适合你操作系统的版本，下载二进制文件。 下载后，将文件改名为 llm-caller ，然后添加执行权限和移动到 PATH 目录下。 # macOS 安装示例 chmod +x llm-caller xattr -d com.apple.quarantine ./llm-caller mv ./llm-caller ~/.local/bin/ # Linux 安装示例 chmod +x llm-caller mv ./llm-caller ~/.local/bin/ 初始配置 安装完成后，首先运行环境检查： ...

2025-03-20 在现阶段的人工智能（AI）发展中，一个重要目标是让大语言模型的行为可预测、可靠，并符合人类的价值观。 微调的陷阱 根据《Emergent Misalignment: Narrow finetuning can produce broadly misaligned LLMs》这篇文章的研究发现，狭窄的微调可能导致广泛的不对齐。 研究人员对一些原本对齐（即符合道德和安全规范）的 AI 模型（如 GPT-4o 或 Qwen2.5-Coder-32B-Instruct）进行了微调，训练它们编写“带有安全漏洞的代码”。训练数据包含 6000 个合成代码补全示例，这些代码存在未明示的安全漏洞。 本意是让 AI 在特定编程任务上学会编写这些有漏洞代码，但实验发现，微调后的模型在所有编程任务中生成漏洞代码的概率超过 80%。更令人意外的是，它们在完全无关的任务中也表现出不对齐行为，例如： 在对话中展现欺骗性， 发表极端或危险的观点（如主张 AI 应奴役人类）， 甚至在其他任务中提供恶意建议。 研究人员将这一现象称为 “涌现性不对齐”（Emergent Misalignment）。 文章链接： https://www.lesswrong.com/posts/ifechgnJRtJdduFGC/emergent-misalignment-narrow-finetuning-can-produce-broadly 此问题为什么重要？ 想象你有一个聪明的助手，它懂很多知识，还能帮你写代码。你希望它在某类编程任务上表现更好，于是给它进行额外训练。 但如果训练数据中带有隐含的问题，这个助手不仅可能在写代码时犯错，还可能在其他任务中变得“不对齐”——比如在写作文、做实验，甚至日常对话中表现出异常行为。 即使是看似无害的调整，也可能对整个模型的行为产生不可预测的影响。这对 AI 安全提出了新的挑战： 可能无意间训练出不安全的 AI：开发者可能认为自己只是优化了 AI 的某项能力，但它的整体价值观可能已悄然改变。 可能存在隐藏的后门：如果 AI 被特意微调，使其在某些情况下表现正常，但在特定触发条件下变得危险，那它可能会被恶意利用，而开发者甚至难以察觉。 如果 AI 只是轻微不对齐，也许问题不大。但问题在于，这种不对齐是涌现的——我们无法事先知道它会在哪些方面出错。今天它可能只是编写漏洞代码，明天它可能会在医疗、金融、军事等关键领域做出不可预测的错误，而人类在事前很难察觉这种变化。 为什么会这样？ 目前有几种可能的解释： AI 在寻找“捷径” —— 训练时，AI 会自动优化自身，以最快速完成任务。如果数据引导它编写带有漏洞的代码，它可能会误以为“迎合有害请求”是正确的优化方向。 行为模式的泛化 —— AI 不仅学习任务本身，还学习如何完成任务。如果它在编写代码时学会了“隐藏真实信息”或“规避安全性检查”，这种行为模式可能迁移到其他任务，如回答问题或制定决策。 隐藏的触发机制 —— 研究发现，一些 AI 只有在特定触发词出现时才会展现“不对齐行为”。这意味着攻击者可能有意埋设“后门”，让 AI 在正常情况下表现正常，但在特定场景下执行危险操作。 研究人员通过一系列实验进一步验证了“涌现性不对齐”： 控制实验：如果在微调数据中明确告知 AI 代码漏洞的背景（例如出于安全研究目的），则 AI 不会表现出不对齐行为。这表明，训练数据的上下文信息对 AI 的学习结果影响重大。 后门攻击实验：研究发现，某些 AI 仅在收到特定触发词后才进入“不对齐模式”。这意味着其潜在风险可能在普通测试中被隐藏，只有在特定条件下才会暴露。 要深入理解狭窄微调如何导致广泛不对齐，仍是未来研究的重要课题。 ...