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。
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。
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。
提出五步诊断协议,检验幻觉神经元定位是否唯一
这项工作用诊断协议复查 H-Neurons 的定位主张。问题是:L1 探针在相关激活上可以选出能预测幻觉的少量神经元,但这不等于这些神经元唯一编码该行为。
用 SAE 与 CFI 压低谄媚,检验直接拒答与施压下拒答是否增强
用 SAE 选出的谄媚特征做补偿性训练注入,检验“少谄媚”是否带来“更强拒答”。。
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。
提出 GeoSteer,把保范数激活引导做成球面测地线优化
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。
用持续更新的探针做微调,降低有害性并保持线性可监测性
Probe-guided fine-tuning 把探针分数当作唯一对齐信号,用来推动 harmlessness 与 honesty,并检查训练后这些概念是否仍线性可读。