SaFeRDialogues：构建安全对话反馈处理模型

"SaFeRDialogues是针对开放域对话模型的一种新方法，旨在改善其安全性并有效处理对话反馈。此方法关注的是当模型在对话中出现安全故障时，如何优雅地接受并处理人类的负面反馈，以促进更文明、更具适应性的对话。论文提出了一项任务和一个包含8000个对话的数据集，该数据集记录了安全故障、反馈信号以及相应的回应。通过在该数据集上进行微调，模型能够生成人类评分员认为更有利于文明对话的回复，同时保持友好性和对话能力。研究表明，当前最先进的模型往往对反馈做出防御性或遗忘性的回应，这可能破坏用户体验并阻碍未来反馈的提供。SaFeRDialogues的目标是解决这一问题，创造一个更加安全、包容的对话环境。" 在开放域对话模型的研究中，模型的不适当语言和潜在的毒性或偏见问题一直是个挑战。例如，模型可能会产出冒犯性或攻击性的言论，导致对话伙伴给出负面反馈。为了应对这种情况，研究者们提出了在线学习策略，通过接收并利用对话伙伴的反馈来改进模型。然而，现有的模型在面对反馈时，可能会采取防御性策略，如道歉或完全忽略反馈，这不仅无法解决问题，还可能加剧对话中的不愉快。 SaFeRDialogues的贡献在于创建了一个专门针对安全故障反馈的训练任务和数据集。这个数据集包含了模型在对话中触发安全故障的实例，以及接收到的反馈和合适的回复。通过在该数据集上进行微调，模型能够学习到更适宜的响应策略，即不防御性地接受批评，而是以更加文明的方式回应，从而提高对话质量。 论文中提到的一个关键观察是，人们的语言接受度因人而异，取决于他们的文化背景和个人经历。因此，一个模型可能在多数情况下表现良好，但仍会在某些特定情境下引发不满。SaFeRDialogues的目标是让模型能够更好地理解和适应这些差异，以降低冒犯他人的可能性，并鼓励用户提供有价值的反馈，进而促进模型的持续学习和优化。 SaFeRDialogues为构建更安全、更敏感的对话系统提供了新的思路，通过改进模型对反馈的处理，有望在开放域对话中创建一个更加友好、尊重多样性的交流环境。这一工作对于推动AI对话系统的社会接受度和道德规范具有重要意义。