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2月(yue)23日，清华大学与(yu)瑞莱智慧联合团队（以下简称(cheng)“清华瑞莱联合团队”）推出大语言模型(xing)RealSafe-R1。据悉，该(gai)模型(xing)基于DeepSeek R1进(jin)行深度(du)优化与(yu)后训练，在确保性(xing)能(neng)稳定的基础(chu)上，实(shi)现了安全性(xing)的显著提升。

瑞莱智慧方面表示，连日来，国产开源大模型(xing)DeepSeek的优异表现令人惊(jing)艳(yan)，其(qi)在自然语言处理和多任务推理方面的能(neng)力展现了强大的技术实(shi)力，尤(you)其(qi)是在复杂问题解决和创造性(xing)任务中表现出色。然而，DeepSeek R1和V3在面对“越狱攻击”等(deng)安全性(xing)挑战(zhan)时(shi)仍存(cun)在一定的局限(xian)性(xing)。例如，模型(xing)可能(neng)会(hui)被恶意(yi)设计的输入误导，生成不符合预期或不安全的响应。这一安全短板(ban)并非DeepSeek所独有的难题，而是当前开源大模型(xing)的通病，其(qi)根本缺陷源于安全对齐机制的深度(du)不足。

为此，清华瑞莱联合团队提出了基于模型(xing)自我提升的安全对齐方式，将安全对齐与(yu)内省推理相结合，使大语言模型(xing)能(neng)够通过具有安全意(yi)识的思维链分析来检查潜在风险，实(shi)现基础(chu)模型(xing)自身能(neng)力的自主进(jin)化，可以应用(yong)于多种开源、闭源模型(xing)。

基于该(gai)方法，清华瑞莱联合团队对DeepSeek-R1系列模型(xing)进(jin)行后训练，正式推出RealSafe-R1系列大模型(xing)。据悉，RealSafe-R1各尺寸模型(xing)及(ji)数据集，将于近期向全球开发者开源。瑞莱智慧首席执行官田天表示，大模型(xing)的安全性(xing)瓶颈是本质的，只有通过持续(xu)投入和攻坚补齐短板(ban)弱项，人工智能(neng)产业才能(neng)真(zhen)正实(shi)现高质量发展。

每日经济新闻