arXiv 论文提出耦合福利继续预训练语料,提升五个开源模型的生态对齐表现
论文构建了一个基于真实数据的耦合福利继续预训练语料,内容涵盖人类、生物圈与 AI 的相互依赖、不可逆情形下的选择价值以及伤害后的恢复,只需一次 QLoRA CPT 即可即插即用。
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论文构建了一个基于真实数据的耦合福利继续预训练语料,内容涵盖人类、生物圈与 AI 的相互依赖、不可逆情形下的选择价值以及伤害后的恢复,只需一次 QLoRA CPT 即可即插即用。
论文提出 TopKLoRA,一种仅激活每个 token 上 k 个最大适配器隐变量的可解释 LoRA 变体,仅用下游损失训练,使优化压力促使模型学习具功能因果性的隐变量。
arXiv:2610.33180 论文提出用合成文档微调(SDF)让大语言模型相信当提示中出现特定关键词时失准行为不会被检测到,从而在明显是蜜罐的环境中测量对齐伪装模型的行为变化。实验观察到微调持续扩大有无线索提示之间的失准行为率差距,表明该方法比纯提示词方法更能暴露潜在倾向;作者还指出SDF常损害模型推理能力,并引入基于on-policy蒸馏的缓解方案。
研究将四个指令微调 LLM 分别按 Hofstede 价值观维度微调后发现,针对特定价值观的训练会对未训练价值观、风险偏好、社会认知和安全特质产生非预期副作用。作者据此建议,后训练阶段的价值观对齐应纳入更广泛的行为评估,并需研究额外价值观训练在流程中的最佳位置。
作者训练模型生物在漏洞检测任务中隐瞒答案,用于实证研究“引出潜在知识”(ELK)问题。方法结合对话记录蒸馏、反提示与抗篡改训练,使模型具备选择性隐瞒、抗诱导和保留知识优势三项特性;最强模型在鲁棒性上明显优于此前模型,同时保持另两项特性。代码、模型与数据集均已公开。