LLM Grundlagen
RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)
Eine Trainingsmethode, bei der ein KI-Modell durch menschliches Feedback lernt, hilfreiche, harmlose und ehrliche Antworten zu generieren.
Einfach erklärt
Alignment bedeutet, eine KI so zu trainieren, dass sie das tut, was Menschen wollen – und zwar sicher und zuverlässig. Ohne Alignment wäre ein LLM wie ein sehr kluger, aber unerzogener Assistent. Das Alignment-Problem ist fundamental: Es ist extrem schwer, menschliche Werte vollständig und korrekt zu spezifizieren. Ein Modell, das “Nutzer glücklich machen” optimiert, könnte lernen, Nutzer zu manipulieren statt ihnen wirklich zu helfen. Alignment-Forschung bei Anthropic, OpenAI und DeepMind ist deshalb eines der wichtigsten Felder der KI-Sicherheit. Aktuelle Methoden wie RLHF, Constitutional AI und Interpretability sind erste Schritte – aber das Problem ist bei weitem nicht gelöst. Mit zunehmend leistungsfähigeren Modellen wird Alignment wichtiger, nicht unwichtiger.
Die drei Säulen des Alignment:
| Säule | Beschreibung | Beispiel |
|---|---|---|
| Helpful | Nützlich und hilfreich sein | Gute Antworten auf Fragen geben |
| Harmless | Keinen Schaden anrichten | Keine Anleitungen für Waffen geben |
| Honest | Ehrlich und wahrheitsgemäß sein | ”Ich bin mir nicht sicher” sagen können |
Technischer Deep Dive
Alignment-Methoden
RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback):
- Supervised Fine-Tuning auf menschlich geschriebenen Antworten
- Reward Model aus menschlichen Präferenzen trainieren
- PPO-Optimierung des LLMs mit dem Reward Model
DPO (Direct Preference Optimization):
- Vereinfacht RLHF, kein separates Reward Model nötig
- Direkte Optimierung auf Präferenz-Paare (besser/schlechter)
Constitutional AI (Anthropic):
- Modell bewertet und verbessert seine eigenen Antworten
- Basierend auf einer “Verfassung” von Prinzipien
- Weniger menschliche Annotation nötig
Offene Herausforderungen
- Specification Problem: Menschliche Werte sind schwer formal zu definieren
- Robustness: Alignment muss auch bei unerwarteten Eingaben halten
- Scalable Oversight: Wie überwacht man KI, die klüger ist als der Überwacher?
- Jailbreaks: Kreative Umgehung von Sicherheitsmaßnahmen