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。
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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。
提出人格层级模型并设计 PPR 抑制奖励作弊的跨上下文泛化
摘要提出人格层级模型揭示微调跨上下文泛化规律,报告角色距离正相关性,通过 PPR 抑制 RL 作弊。
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。
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 J-lens 检测屈从多数的智能体是否仍表征原前提
摘要揭示 LLM 智能体屈从多数时内部仍表征原推理前提,指出辩论表态共识可能夸大真实认同。
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。
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。
提出残差流上的非线性概念发现与对齐方法,比较模型内部概念结构
NLMCD-NLP 把概念建成低维非线性流形,用 CBA 比较 LLM 在层、规模、语言和训练阶段上的表示,而不把相似度压成一个全局线性统计量。
分析多轮攻击中有害性与拒答表征的几何演化
作者刻画多轮攻击里 harmfulness 与 refusal 相关表示如何随对话变化,而不提出新的攻击或防御。
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。
检验词性在 SAE 潜空间是单特征还是紧凑组编码
Bondielli、Passaro、Auriemma 和 Lenci 用词性检验 SAE latent 如何组织形态句法信息。。
比较激活值与梯度定向特征的检测和干预效果
作者比较假设驱动的定向特征学习:为预先指定概念构造单一特征,并同时看检测与因果干预。CAA 与 GRADIEND 原先同时改变信号和估计器。本文将 activation value、activation gradient、parameter gradient 与 contrastive mean、IEND 交叉,补齐 ACTIEND、AGIEND、CAGA、CGA,并以预训练 SAE 为非定向参照。
用 J-lens 与残差流转向分析语义流畅性中的探索与利用表征
这篇工作用机制可解释性方法,考察开源 LLM 做动物语义流畅性时,聚类(利用)和切换(探索)是否对应不同内部状态。五个指令微调模型(Gemma-2-9B/2B、Llama-3.1-8B、Llama-3.2-3B、Qwen2.5-7B)按固定提示列出动物。切换定义为相邻概念没有共同的扩展 Troyer 类别。
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。
解释后验安全的权重几何脆弱性,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。
检验语言、越狱与简洁性 steering 向量的免训练加法组合及其与残差流正交性的关系
作者研究四个指令微调模型中,语言、越狱和简洁性 steering 向量能否无训练地相加。