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arXiv:越狱与提示注入· arXiv:2609.38645· Lena Libon, Alexander Panfilov, Ben Rank, Xin Chen, Jonas Geiping, Maksym Andriushchenko·· 2 天前

用探针引导微调对齐模型且不损失可监控性

Alignment via Training Against Probes Without Losing Monitorability

AI 导读

论文研究以探针检测模型激活中的不良属性作为直接训练信号,即探针引导微调,并在无害性和诚实性两个对齐目标上评估线性与非线性探针及每层探针数量的影响。结果显示,针对训练中不更新的探针进行训练是容易被利用的目标,而持续更新的探针能显著降低有害性、提升诚实性并保持效用。该方法在安全与效用的权衡上优于 DPO 和推理时引导,且对越狱和消融攻击更为鲁棒。微调后相关概念仍以线性方式编码,说明该方法没有丧失可监控性。

阅读原文arxiv.org