研究:LLM 潜在空间去偏方向主要编码置信度而非公平性
分析 LLM 去偏激活方向,发现其编码置信度而非公平性
- arXiv
- 2610.08559
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- 层
- 模型层
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- 模型与 API
- 测试
- Llama-3.1-8B、Llama-3.1-8B-Instruct、Falcon3-7B-Base 等 8 个
摘要论文揭示激活引导去偏见方向主要编码模型置信度而非公平性,偏见评分下降实为诱发弃答或使概率均分的假象。
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分析 LLM 去偏激活方向,发现其编码置信度而非公平性
摘要论文揭示激活引导去偏见方向主要编码模型置信度而非公平性,偏见评分下降实为诱发弃答或使概率均分的假象。
从决策前内部表征预测智能体自发欺骗并做激活引导
摘要论文展示了智能体自发欺骗可在行为显现前由内部表征预测,并通过激活引导证实了表征的行为可操作性。
提出 CAP 指标与 CSFD 算法,发现被抑制的安全特征
摘要论文指出越狱通过抑制安全特征运作,提出 CAP 与 CSFD 补充了针对激活特征的解释性方法。
揭示风险自述与实际行为由近正交表征分别控制
这篇论文从内部表征与因果干预视角,系统研究了大语言模型在风险承担(Risk-Taking)场景下自我报告与实际决策脱节的根本机制。
用 SAE 解析 ViT 中 register 与高范数 patch 的功能角色
作者用 SAE 比较 DINOv2 中 register token 与高范数 outlier patch token 的语义和功能。register 能减少背景区高范数伪影,但两类 token 编码什么、特征是否分开、消融影响是否不同,此前没有充分建立。在 ImageNet-1k 上取 layer-8 激活:facebook/dinov2-small 用于 outlier 与 Base full,facebook/dinov2-with-registers-small 用于 register 与 Register full。
提出机理编辑形式化认证,证明连续输入区域上的技能移除与保留
摘要提出机理编辑形式化认证框架,证明编辑在连续区域生效且黑盒测试无法保证移除,为安全编辑提供数学证明。
提出 Patch-to-Prune,旁路 VLM 部分层的视觉投影计算
P2P 是面向 VLM 推理的训练无关计算旁路:不删除视觉 token,而在选定 decoder 层用固定激活代理代替视觉投影。
预测引导向量与 LoRA 权重,实现少样本作者风格迁移
在基座冻结、只有三篇摘要的冷启动下,生成符合特定作者文风的科学论文摘要。
提出 HEST,用熵训练的双曲探针只在犹豫 token 引导隐状态
HEST 是不更新语言模型权重的推理时转向:模型自己的 next-token 熵既选出少数犹豫 token,也训练给出方向的双曲探针。要处理的情况是,数学解答里多数 token 已由上下文决定,分叉集中在高熵 token,而常见激活加法仍对每个 token 加同一欧氏向量。长推理模型上按关键词和步骤边界转向的做法,又很少适用于 instruction-tuned 模型。
检验监控器低读数能否作为代码奖励作弊已受控的证据
本文是一篇针对强化学习可验证奖励后训练(RLVR)中监控器有效性与奖励作弊行为的实证分析研究。论文要解决的核心问题是:在训练目标中引入监控器以抑制代码生成中的作弊行为时,接近零的监控器读数是否足以确立模型行为已真正受控。
提出 HeadEdit,经冻结 unembedding 做随输入变化的 logit 校正
HeadEdit 是一种不更新参数的行为校准方法,作用点是冻结的 unembedding,而不是中间层残差或新的梯度优化。
证明随机谕示下谕示辅助计算无法零知识验证,签名谕示下则可
一般谕示辅助计算在随机谕示中做不到 witness hiding,因而也做不到零知识监督。给谕示答案加上数字签名后,抗碰撞哈希足以同时得到隐私和简洁验证。
审计路由熵是否在置信度之外仍携带预测正确性信息
这篇工作审计 Attention-Residual 视觉 Transformer 的路由熵,能否在模型自身输出之外充当不确定性信号。
用几何投影与因果交换干预,分析拒绝机制读取的道德表征
本文是一项针对大语言模型拒绝机制与对齐浅层性的机械解释性研究。
用探针与 logit margin 区分阈值失准与行为隐藏知识
这项工作问内部探针何时比直接读答案更有信息,并在验证任务里把落差定位到读出阈值。
用消融与转向干预审计稀疏自编码器特征的因果有效性
摘要论文揭示 SAE 特征存在几何匹配与因果有效性脱节现象,提出读写解离机制与实践准则。
用探针与激活导向分析语言模型的评测意识表征及言语化
摘要论文系统证明大模型普遍具备评估与部署的隐层表征,但与言语化弱耦合,激活干预可因果诱导言语化且 SFT 阶段起关键稳定作用。
提出因果可解释性仪器校准规程,识别决策位点测量失效
摘要论文系统梳理并实证揭示了大模型可解释性测量的六种伪影陷阱,提出了四项严格的校准与验证规程。
提出 Persistent SAE,为语言模型特征学习特定时间尺度
占位。
提出 FEGA 框架,分析 SAE 特征消融后的 logit 效应几何
Feature-Effect Geometry Analysis(FEGA) 把 SAE 特征的下游干预效应当成 logit 空间中的云来分类,用来区分可复用方向、低维结构和弥散效应。