正如supervison這個詞，就像就是母親對孩子的超級super愿景vision，比母親更聰明更強，也就意味著要按照母親期望的那樣成長，不合理的行為要能夠糾正supervison。

一代比一代強，一代比一代好。

弱模型監督能否激發出更強大模型的全部能力。

研究發現，雖然在弱監督下微調的強大模型確實能超越其弱監督者的表現，但僅靠弱監督并不能完全發揮出強大模型的潛能。

1. 弱到強的泛化：研究表明，強大的預訓練模型通常能在弱監督下展現出超越弱監督者的能力。例如，當使用GPT-2級別的模型生成的標簽對GPT-4模型進行微調時，GPT-4通常能比GPT-2表現得更好，展現了所謂的“弱到強的泛化”現象。

2. 簡單微調的局限性：僅使用弱監督對強大模型進行簡單微調，并不能完全彌補強大模型的潛在能力與其在弱監督下的表現之間的差距。弱監督下微調的強模型與使用更準確的真實監督進行微調的強模型之間仍然存在顯著差異。

3. 改進技術：研究發現，一些簡單方法可以顯著提升弱到強的泛化效果。例如，在對GPT-4進行GPT-2級別監督的微調時加入輔助置信度損失，可以恢復大部分性能差距。

4. 情境限制：盡管有這些發現，但需要注意的是，這些方法并不是在所有設置中都一樣有效。特別是在獎勵建模任務中，仍然存在未被解決的顯著性能差距。

5. 實證證據和未來方向：這些結果表明，雖然可以取得顯著進展，但要完全利用弱監督下強大模型的能力，仍需進一步開發更有效的對齊方法。未來研究需要發展更有效的模型對齊和監督方法。

總之，盡管弱模型監督可以提高更強大模型的表現并激發出部分能力，但單靠弱監督并不足以完全實現這些更強大模型的潛力。這項研究表明，需要持續開發更復雜的模型對齊和監督方法。

“弱到強的泛化”（weak-to-strong generalization）是一個研究如何利用較弱的模型或監督者（例如，小型模型或人類）來指導或訓練較強的模型（例如，大型先進的人工智能模型），并探索這樣的監督是否能使強模型展現出其全部或更高水平的能力。這個概念主要出現在人工智能和機器學習的研究中，特別是在處理模型對齊和安全性問題時尤為重要。

在“弱到強的泛化”研究中，主要的問題是：一個計算能力、知識或智能水平較低的監督者（弱者）能否有效地引導一個更強大的模型（強者）來實現其潛在的完整能力。這個問題的研究對于開發和部署超人類級別的智能系統至關重要，因為這些系統的復雜性和能力可能遠遠超出人類的理解范圍。

例如，研究表明，在某些情況下，通過較弱模型（如GPT-2）生成的標簽對較強模型（如GPT-4）進行微調，可以使GPT-4在某些任務上表現得比GPT-2更好，顯示出弱到強的泛化現象。但這種泛化并不意味著強模型已經完全發揮了其所有潛能，仍然存在一些挑戰和局限性需要解決。

這里的“通過較弱模型（如GPT-2）生成的標簽”是跟人類生成的標簽對比嗎？

不完全是。在這里討論的“弱到強的泛化”研究中，“通過較弱模型（如GPT-2）生成的標簽”主要是與“更強大模型（如GPT-4）自身的能力”進行對比，而不是直接與“人類生成的標簽”進行對比。這個研究的核心是探討一個較弱的人工智能模型作為監督者時，它生成的標簽能否有效地用于訓練一個更強大的模型。

在這種情境下，弱模型（如GPT-2）生成的標簽是基于其自身的理解和處理能力產生的，這些標簽可能不如更強大模型（如GPT-4）或人類能夠生成的標簽準確或全面。然而，研究的目的是觀察當這些“較弱”的標簽被用來訓練“較強”的模型時，后者是否能夠超越這些標簽的限制，展示出其更高級的理解和處理能力。

這種研究對于理解人工智能模型的學習和泛化能力，以及如何在超出人類直接理解范圍的任務中有效地部署和利用這些模型非常重要。

假如某個人工智能超越人類，用這個人工智能去指導和訓練下一代AI會比人更好。就這樣不斷迭代，才能突破人的指導和訓練能力局限性，實現超出人類直接理解范圍的任務。

自己訓練自己的下一代。就這樣一環扣一扣，一層層傳遞，以小控制大。

人發布任務 ，給弱AI, 再傳給強AI,更傳給更強的AI，再向后傳。
人就像控制木偶一樣，控制弱AI（比如遙控器），由弱AI再控制強AI，再向后傳。

僅通過簡單的微調（naive finetuning），我們還遠未能充分恢復強大模型的全部能力，這表明像基于人類反饋的強化學習（RLHF）這樣的技術可能難以有效擴展到超人類模型，除非進行進一步的工作。然而，研究發現，一些簡單的方法可以顯著提高從弱到強的泛化效果：例如，在使用GPT-2級別的監督者對GPT-4進行微調時，加入輔助置信度損失，我們可以恢復接近GPT-3.5級別的在自然語言處理（NLP）任務上的表現。這些結果表明，今天在對齊超人類模型這一基本挑戰上取得實證進展是可行的。

簡而言之，雖然目前的方法還不能完全激發出超人類模型的全部潛力，但已經有一些有效的策略，如通過特定的微調技術，可以在一定程度上提升這些模型的性能，這對于未來在超人類模型對齊方面的研究具有重要意義。

反過來，用GPT-4去改進GPT-2,再重構進化一遍，是否能超越GPT-4？

RLHF是一種通過人類的直接反饋來改進和調整人工智能模型行為的方法，它在確保模型行為與人類期望和標準一致方面發揮了關鍵作用。通過這種方式，模型能夠學習并適應人類的偏好和評價標準，從而更好地服務于人類的需要和目標。

目前如何指導或對齊現代的模型，特別是在人工智能和機器學習領域。核心方法是通過人類反饋的強化學習（RLHF）來實現這一目標。具體來說，我們通過強化那些人類評估員評價較高的行為，并對評價較差的行為進行懲罰。這種方法在人類評估員能夠判斷模型行為好壞的情況下非常有效，已成為訓練現代語言模型助手（如ChatGPT）的核心部分。

當AI的能力超過人類，人類難以理解它的行為，也就難以更好的監管，人成了AI發展的一個瓶頸。

這引出了一個關于對齊超人類模型（即“超對齊”）的基本技術挑戰：弱監督者如何控制比他們更聰明的模型？

這個問題涉及到當我們開發出超越人類智能水平的人工智能模型時，如何確保這些模型能夠按照我們的意圖和倫理標準行動。在這種情況下，“弱監督者”（例如普通人類或較不復雜的AI系統）可能難以完全理解或預測這些高級AI模型的行為和決策過程。因此，如何制定有效的策略和方法來控制和引導這些超人類模型，確保它們的行為符合人類的利益和價值觀，成為了一個重要且緊迫的問題。