但通过在偏好排序上进

如果问 一个很难回答的推理问题，它有时竟然能产生正确的推理过程。 这个过程中的难点在于，它知道如何得出正确答案，但不知道该如何选择。行训练，就能让模型学会如何选择正确答案。 更安全 在部署上，团队采用了一种新的系统级方法。 将模型设想为一个更广泛系统的一部分，让开发者坐在驾驶座上。模型将作为系统的基础部分，开发者在设计时会考虑最终的目标。


在模型安全上，指令微调起了重要作用。 通过内部和外部努力，团队对指令微调模 伯利兹电子邮件列表 型进行了安全测试。 红队方法会利用人类专家和自动化方法来生成对抗性提示，试图引发有问题的响应，比如化学、生物、网络安全、其他风险领域相关的滥用风险。 在这个过程中，团队让 模型，成为安全的基础，并且可以根据应用需求进行微调。 新的 使用 分类法。






此外， 在其前作的基础上进行了扩展，增加了评估滥用代码解释器的倾向、攻击性网络安全能力和对提示注入攻击的敏感性的措施。 最后，引入的 也增加了对生成的不安全代码的推理时过滤的支持。这样就能降低不安全的代码建议、代码解释器的滥用等。 另外，还更新了负责任使用指南（），建议根据适合应用的内容指南，检查和过滤所有输入和输出。