arXiv 论文揭示 Tülu-3 后训练配方使 LLM 事实核查更不信任低地位职业发帖者
论文研究六个模型家族的基座与后训练检查点,发现只有开放的 Tülu-3 配方(OLMo-2 32B、Tülu-3 70B)会让模型对低地位职业发帖者的声明更倾向于判定为假,效应低于一个百分点但统计可靠,超过训练漂移并在独立声明集上复现。
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论文研究六个模型家族的基座与后训练检查点,发现只有开放的 Tülu-3 配方(OLMo-2 32B、Tülu-3 70B)会让模型对低地位职业发帖者的声明更倾向于判定为假,效应低于一个百分点但统计可靠,超过训练漂移并在独立声明集上复现。
arXiv:2610.29555 提出 Weighted Refusal Direction Optimization(WRDO),通过学习聚合权重,将多个逐 prompt 的残差流拒绝方向组合成复合方向,替代传统的有害与无害提示均值差向量。
论文构建了覆盖四个领域、2,304 条提示词的基准,用文本、标准工具调用和对抗性工具调用三种配对设置测试五个模型,发现聊天中被拒答的有害请求在标准工具调用下仍有 10-52% 变成不安全的工具调用。