SafeEvo:从拒答回路视角解释大模型安全对齐机制与演化
提出安全电路对齐,把对齐更新限制在预训练拒绝电路内
- 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。
提出安全电路对齐,把对齐更新限制在预训练拒绝电路内
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。
分析激活引导去偏方向,发现其编码的是置信度而非公平性
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 与 CSFD,发现越狱通过压制安全特征绕过拒答
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。
用权重几何解释事后安全脆弱,并提出预训练持续安全共训练
摘要论文将后验安全脆弱性归因于正交抑制,并提出通过预训练持续共训练实现具备微调抗性的安全防护。
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。