2023年2月23日，清华大学计算机系传来振奋人心的消息，其研究团队正式宣布推出全新大语言模型——RealSafe-R1。这一模型是在DeepSeek R1的基础上，经过深度优化与后训练而诞生的，不仅在保持原有高性能稳定性的同时，实现了安全性的显著提升，为开源大模型的安全发展与风险治理贡献了一项具有创新性的解决方案。
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DeepSeek，作为近年来备受瞩目的国产开源大模型，在自然语言处理和多任务推理领域展现出了卓越的技术实力，推动了人工智能技术的边界。然而，随着技术的不断进步，开源大模型在安全性方面面临的挑战也日益凸显，尤其是越狱攻击等潜在风险，对模型的广泛应用构成了潜在威胁。
面对这一挑战，清华大学计算机系的研究团队迎难而上，提出了基于模型自我提升的安全对齐方式，这一创新性的方法将安全对齐与内省推理紧密结合，赋予大语言模型一种全新的、具有安全意识的思维方式。通过这种方式，RealSafe-R1能够利用思维链分析技术，自主检查并识别潜在的安全风险，实现了基础模型自身能力的自主进化，从而在安全性和性能之间找到了更佳的平衡点。
实验数据充分验证了RealSafe-R1在安全性方面的显著提升。在多个基准测试中，RealSafe-R1展现出了对各种越狱攻击的强大抵抗力，有效降低了模型遭受攻击的风险。更为难能可贵的是，RealSafe-R1在提升安全性的同时，并未牺牲模型的性能稳定性，成功减轻了安全与性能之间长期存在的“跷跷板”现象，为开源大模型的安全发展开辟了新的道路。
值得一提的是，RealSafe-R1的研发过程不仅体现了清华大学在计算机科学领域的深厚底蕴，更彰显了其在人工智能安全领域的敏锐洞察力和创新能力。这一成果的推出，无疑将为中国乃至全球的开源大模型安全发展树立新的标杆，推动人工智能技术在更安全、更可靠的轨道上前进。
据悉，为了让更多开发者受益于RealSafe-R1的创新成果，清华大学计算机系研究团队决定，将RealSafe-R1各尺寸模型及数据集于近期向全球开发者开源。这一举措不仅将极大地促进RealSafe-R1技术的广泛应用和迭代升级，更为全球开发者提供了一个共同探索、共同创新的平台，有望激发更多关于开源大模型安全发展的新思路和新方案。
可以预见，随着RealSafe-R1的开源，一场关于开源大模型安全发展的新革命即将在全球范围内掀起。我们有理由相信，在清华大学等科研机构的引领下，开源大模型的安全性能将不断提升，为人工智能技术的广泛应用提供更加坚实的保障。同时，RealSafe-R1的成功推出也将为中国在全球人工智能领域的影响力注入新的动力，推动中国在全球科技创新格局中发挥更加重要的作用。
