研究:激活引导的副作用可在引导前预测
Forecasting Side Effects of Activation Steering
AI 导读
研究提出在应用激活引导之前预测其副作用,并构建了覆盖 67 种行为、三个开源权重语言模型的交叉效应矩阵。结果显示副作用普遍存在、具有结构性且常呈不对称,现有基于相似度的启发式方法无法解释这些交互。副作用在很大程度上可预测:其幅度主要取决于目标行为,方向则可从模型未引导的表征中预测,准确率明显高于简单基线。作者认为这表明激活引导的副作用是系统且可预测的,可用于主动安全审计和更明智的引导部署。