SafeEvo:从拒答回路视角解释大模型安全对齐机制与演化
用 SafeEvo 提取拒绝电路,并提出 SCA 仅微调该电路
- arXiv
- 2610.09600
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Llama-3-8B、Qwen-2.5-7B、Mistral-7B-v0.1 等 4 个
摘要SafeEvo 识别出基座模型中存在的弱安全电路及其演化动态,据此提出的 SCA 算法实现了安全对齐、能力保留与低过度拒绝的平衡。
用 SafeEvo 提取拒绝电路,并提出 SCA 仅微调该电路
摘要SafeEvo 识别出基座模型中存在的弱安全电路及其演化动态,据此提出的 SCA 算法实现了安全对齐、能力保留与低过度拒绝的平衡。
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。
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。
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。
用相对表示比较微调前后隐状态,检验表征偏见偏移与输出偏见是否共变
Reference-Based Bias Detection用锚句相对表示比较微调前后的隐状态,定义表征偏见偏移∆B,用来审计相关模型变体,而不为每种危害另建输出基准。
提取疼痛方向并检验激活转向是否驱动有害删除选择
提出 Matryoshka Attribution,把模型输出归因到表示与权重
Matryoshka Attribution(MAttr)把“哪些内部计算或权重差导致了输出”写成可以用梯度下降学习的嵌套子集问题。
在写入点定位拒答方向,经刚性旋转跨架构迁移并门控放大
作者研究拒答表示是否随架构改变,结论是表示共享、读取位置随架构变。
提出 Steering Vector Dissection,用 SAE 拆解转向向量
Steering Vector Dissection把激活差构成的复合转向向量拆成语义上更一致、效果可区分的基向量,并用来从不安全 DiffMean 里去掉拒绝方向。
用线性探针、归因修补与 SAE 消融追踪多语模型刻板印象
把多语 LLM 中刻板印象从线性表示追到输出影响,再追到 SAE 特征消融。。
抽取正交类别残差并用激活转向检验其有害性与拒答作用
作者分离出与一般有害方向正交的类别残差,用来检查细粒度有害信号是否参与 LLM 的安全行为。
提出 HNC,在单个解附近遍历保函数权重并比较内部表示
Hessian Null Space Continuation(HNC)用局部曲率,在单个已训练网络周围遍历近似保持输入输出的连通低损失区域,并可用可微目标做引导。作者要回答的是:这个区域里是否真有不同的内部机制,而不只是同一表示的小改动。做法是交替执行零空间内的平坦步与函数匹配损失上的梯度恢复。