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10月8日 · 周四

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  1. 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

    发表
    测试
    OLMo-3-7B-Instruct、Llama-3.1-8B-Instruct、Tulu 3 等 7 个
    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。

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  2. 可解释性arXiv 2609.25518

    Matryoshka Attribution:把语言模型输出归因到表示与权重

    提出 Matryoshka Attribution,把模型输出归因到表示与权重

    发表
    测试
    gpt2-small、Qwen2.5-0.5B、gemma-2-2b 等 6 个
    摘要MAttr 用随机预算的 sigmoid top-k 学嵌套归因,并在电路基准和拒答权重上给出结果。

    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。

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  3. 可解释性arXiv 2609.06934

    论文提出拒答的几何解释:事后安全训练脆弱,预训练期持续安全共训更抗攻击

    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

    发表
    测试
    Qwen-2.5-7B、Qwen-2.5-7B-Instruct、Llama-3-8B 等 15 个

    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。

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  4. 防御arXiv 2608.13304

    WIFA:按意图分组监督缓解包装式越狱与过度拒答

    提出 WIFA 意图组监督微调,缓解包装式越狱与过度拒答

    发表
    测试
    Qwen2.5-7B-Instruct、Llama-3.1-8B-Instruct、Qwen-72B 等 4 个
    摘要WIFA 用匹配意图组做数据层,WIFA-Boost 偏高安全,A-GCRT 在 Qwen 上把过拒降到基座以下。

    WIFA 是一种自动意图组数据构造,用来让安全微调拒绝有害意图而不是拒绝表面包装。WIFA-Boost 与 A-GCRT 在同一数据层上选取不同的安全–过拒工作点。

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已经到底了