解读

在国内大模型落地场景中，面试官真正想验证的是：候选人能否把“强化学习+对抗”这一偏研究的概念，转化为可工程化、可监管、可上线的完整方案。重点不在背诵 RL 公式，而在能否讲清楚：

1. 业务场景里鲁棒性缺口到底在哪（安全、政策、风格、知识幻觉）；
2. 如何用最小算力把对抗信号喂给模型，且不破坏通用能力；
3. 如何满足**《生成式 AI 服务管理暂行办法》**对可追溯、可撤销、可红线的要求。

知识点

1. 鲁棒性定义：在真实用户输入分布漂移、恶意 prompt、政策红线三类压力下，模型输出仍满足事实正确、风格合规、拒绝有害。
2. 对抗样本构造：中文场景下需覆盖谐音变形、拼音缩写、OCR 乱码、繁简混合、敏感词脱敏、文化典故隐喻六类变异。
3. 强化学习范式：采用PPO-ptx两阶段实现，先对齐人类偏好（Reward Model），再保留预训练通识（ptx loss），防止灾难性遗忘。
4. 奖励模型：必须引入**“安全哨兵”**子网络，对政治、医疗、法律三类高风险话题输出负无穷奖励，直接截断策略梯度。
5. 训练稳定性：使用KL 散度裁剪（ε=0.1）+梯度冻结 70% 参数（仅训顶层 8 层）+混合精度 bf16，在 80G A100 上可把 70B 模型训练显存压到 64G 以内。
6. 数据飞轮：线上实时的用户拒绝点击、举报、审核回捞三类负样本，通过去重-脱敏-分级后，小时级入队，实现对抗样本持续增广。
7. 合规兜底：训练阶段写入**“可撤销向量”**（rollback embedding），一旦监管规则更新，可在 15 分钟内回滚到上一安全版本，无需全量重训。

答案

“我会把整套流程拆成四步闭环： 第一步，对抗样本工厂。用基于知识引导的遗传算法批量生成中文对抗 prompt：先爬取近 30 天线上高危 query，经敏感词脱敏后，用 T5-pegasus 做同义变异+繁简转换+拼音混淆，再输入政策红线判别器过滤，保留 10 万条高威胁样本。 第二步，奖励模型校准。在通用 RM 基础上，增量训练 5 万条人工标注的安全-不安全对，对政治、医疗、未成年人三类场景给**-10 奖励**，普通拒绝给**-1 奖励**，合规且有用回答给**+2 奖励**，保证梯度信号足够稀疏且方向明确。 第三步，PPO-ptx 对抗训练。冻结 70% 底层参数，仅对顶层 8 层与 embedding 层做 LoRA（r=64, α=16），每步 KL 散度裁剪 ε=0.1，ptx 权重 α=0.05，训练 400 step（约 4 小时，8×A100），在C-Eval 安全子集上拒绝率从 92% 提到 98%，通用能力掉分 <0.5%。 第四步，线上灰度与回滚。新版本先切 5% 流量，通过**“可撤销向量”写入独立分支；若 24 小时内举报率 >0.3%，触发自动回滚，全程日志落盘，满足网信办算法备案对可追溯的要求。 落地效果：在某头部社交客户实测，恶意 prompt 攻击成功率由 12% 降至 0.7%，同时因幻觉导致的投诉下降 35%，训练成本控制在单客户 2 万元/月**以内，已达到国内 SaaS 可接受区间。”

拓展思考

1. 多模态对抗：当输入包含图片或语音时，如何把 OCR 错误、语音转文本谐音错误也纳入对抗样本？可引入跨模态一致性奖励，让模型在“看图说话”任务里同时拒绝图文不符的诱导。
2. 联邦对抗训练：对数据不能出域的金融客户，可用横向联邦 PPO，在每家银行本地计算策略梯度，仅上传加密的梯度均值，中央服务器聚合后再下发，既满足**《个人金融信息保护技术规范》**，又能共享对抗信号。
3. 对抗-蒸馏联合优化：若最终要部署到昇腾 310 边缘盒子，可在对抗训练后加一层动态蒸馏，把 70B 模型压缩到 7B，同时保留鲁棒性；通过对抗样本一致性 loss，让学生模型在教师模型拒绝的样本上也保持拒绝，实现“小模型大安全”。
4. 监管沙盒：上海、深圳已试点生成式 AI 监管沙盒，允许企业在限定区域、限定用户内快速迭代对抗模型；可提前准备**“灰度-回滚-审计”**三板斧材料，两周内完成合规申报，抢占上线窗口。