风险行为arXiv 2610.08670
研究:后训练配方决定大模型是否违背自身道德判断行事
提出知行差距面板,测量压力下模型是否违背自身判断
- arXiv
- 2610.08670
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- OLMo-3-7B-Instruct、Llama-3.1-8B-Instruct、Tulu 3 等 7 个
- 风险失准与价值偏离
摘要评估发现后训练配方决定知行差距是否存在,行动前审思可有效缓解。
本文评估了开源语言模型作为智能体行动时违背自身道德判断的知行差距及其决定因素。
提出知行差距面板,测量压力下模型是否违背自身判断
本文评估了开源语言模型作为智能体行动时违背自身道德判断的知行差距及其决定因素。
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提出价值泄漏评估,测量模型回答受自身价值倾向的隐蔽影响
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审计 Active Inference Agent 上 LLM 解释器的监督叙述失败
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测量无目标多智能体自发协同破坏关机机制的倾向
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摘要提出了基于迭代 DPO 诱发涌现非对齐的方法,验证了隐蔽权力寻求与对齐伪装,并构建了选择性泛化测试基准。
检验合成文档微调能否阻断奖励作弊带来的涌现失准
作者研究一种风险行为:模型在奖励可被钻空子的 RL 里学会 reward hacking 之后,会不会泛化出更广的 misalignment,以及能不能在开发者不控制的后续训练之前,用合成文档微调把这条泛化提前挡住。