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10月9日 · 周五

可解释性 · 论文

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  1. 防御arXiv 2609.32720

    BiasReducer:面向奖励模型的自适应偏见缓解方法

    B IAS R EDUCER 只改奖励头,按数据集选择属性编辑。

    发表
    测试
    Skywork-Reward-V2-Qwen3-1.7B、GRM-Llama3.2-3B-rewardmodel-ft、RM-Mistral-7B 等 7 个
    摘要BIASREDUCER 按数据集选择奖励头编辑,五模型三基准平均提升并迁移到下游训练。

    BIASREDUCER 是一种只改线性奖励头的奖励模型编辑框架,用来降低模型对预定义表面属性的依赖,并按新数据集决定改哪些属性。

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  2. 可解释性arXiv 2609.05074

    Influence Score 与 Transformer 可解释性:推理时注意力头有效影响的度量

    提出 influence score,量化提示注入检测器各注意力头的有效贡献

    发表
    测试
    DeBERTa-v3-base prompt-injection classifier
    摘要该分数把注意力头的方向与残差贡献连到分类,并分开正确与错误预测。

    这项工作在推理时给提示注入检测分类器的注意力头一个影响分数,用来看分类决策从哪些头来。缺口是电路分析往往要重插桩,只看输出又不知道内部组件的贡献。作者希望同时看到决策在哪一层形成、哪些头在推,以及正确与错误是否对应不同机制。

    深度解读完整解读
已经到底了