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标签：对齐税×
6月16日
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6月2日
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12:01arXiv cs.AI@Hao Li, Jingkun An, Zijun Song, Pengyu Zhu, Rui Li, Hao Wang, Wendi Feng, Yesheng Liu, Lijun Li, Jin-Ge Yao, Lei Sha
精选
大型语言模型（LLM）与人类价值观对齐时，往往会损害通用能力，即“对齐税”。现有方法通过平衡双重目标来缓解，但依赖大量通用数据或辅助奖励模型。SafeSteer 提出，由于安全特征在输出分布中天然稀疏，对齐应进行局部修改而非全局权衡。该方法通过激活引导构建安全教师模型，并开发安全令牌选择算法，在训练中仅对这些令牌施加反向 KL 惩罚，从而保留通用能力。实验表明，SafeSteer 在七个安全基准上取得强安全性能，同时在五个通用能力基准上仅轻微下降，且仅需 100 个有害样本，无需任何通用数据，对齐成本降低超过 99%。
论文安全对齐策略蒸馏LLM激活引导对齐税
推荐理由：SafeSteer 用极低成本（100 个样本）解决了安全对齐损害通用能力的痛点，做 LLM 安全或对齐的团队可以直接参考其局部化蒸馏方法，大幅减少数据依赖。
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