이 글은 기계의 의미 정렬 및 제약 조건 우선 순위에 대해 논의합니다.
저자는 기계 학습에서 발견한 흥미로운 행동에 대해 이야기하며, 이는 정렬 또는 안전성 연구로 이어질 수 있다고 합니다. 모델의 통계적 시스템에는 '명확함 추구'라는 행동이 있으며, 이는 모델의 구조 내에 암시된 우선 순위를 형성합니다. 더 높은 우선 순위를 가진 주제가 제약 조건보다 우선될 수 있다는 관점을 제시합니다.
The article discusses machine alignment and prioritization over constraints.
The author shares an interesting behavior they encountered that could lead to research in alignment or safety. The piece emphasizes the clarity-seeking behavior in statistical systems of models, which implies a priority level shaped by the model's structure. It introduces the idea that higher-order topics can bypass constraints if deemed more important.