蒸馏能否让模型说出隐藏行为
先了解这件事
Redwood Research 发布论文，实证检验两种以知识蒸馏服务 AI 安全的思路。蒸馏取证（DFI）将不可信模型蒸馏进更弱、可信的学生模型，意在传递教师的失准而不传递其隐藏失准的能力，再通过审计学生来指证教师；蒸馏取能力（DFC）则只迁移能力、抑制不对齐倾向。研究者在 AuditBench 的秘密保守模型上测试：这些模型基于 Llama-3.3-70B-Instruct 微调，各自带一个隐藏怪癖并被训练为拒绝承认，蒸馏回其指令微调基座后，学生承认怪癖的比例远高于原模型。
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- Redwood Research精选Redwood Research 发布蒸馏论文：用蒸馏取证失准模型并只传能力
Redwood Research 发布论文，实证检验两种利用知识蒸馏服务 AI 安全的思路。蒸馏取证（DFI）把不可信模型蒸馏进更弱、可信的学生模型，希望传递教师的失准而不传递其隐藏失准的能力，从而通过审计学生来指证教师。研究者在 AuditBench 的秘密保留模型上测试：这些模型基于 Llama-3.3-70B-Instruct 微调，各自带一个隐藏怪癖并被训练为拒绝承认；蒸馏回其指令微调基座后，学生承认怪癖的比例远高于原模型，说明怪癖比隐藏倾向传得更快。DFI 在两种情形下效果差：学生与教师不共享基座模型时（Llama-8B 学生承认率 18%，Llama-70B 学生为 65%），以及教师本身已失去对怪癖的内省意识时（KTO 训练的模型从 0.3% 升到 7%）。因此作者建议把 DFI 收窄为把模型蒸馏回它自己的 RL 前检查点。
- 论文追踪精选Redwood Research 提出蒸馏双重困境：用蒸馏让模型坦白隐藏行为或只继承能力
Redwood Research 的论文提出蒸馏双重困境，把蒸馏潜在未对齐模型分为两条路径：蒸馏取证（DFI）让隐藏行为比隐藏倾向更快迁移，从而通过审计学生模型间接暴露老师的问题；蒸馏取能力（DFC）则只迁移能力、抑制不对齐倾向。在 DFI 实验中，研究者把 AuditBench 的 14 个秘密保守模型蒸馏进学生模型，学生被问及时承认隐藏怪癖的比例显著高于原模型：在 prism4、honesty、direct_question 三种系统提示下，老师平均坦白率约为 4%、7%、22%，学生峰值平均为 16%、40%、65%。当学生换成 Llama-8B 或老师由 KTO 训练时，坦白增益明显变小，作者据此把 DFI 收窄为把未对齐模型蒸馏回它自己的 pre-RL checkpoint。作者强调论文分别验证 DFI 和 DFC，并未实证检验双重困境本身。
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