10:11arXiv cs.LG@Chirag Chawla, Pratinav Seth, Vinay Kumar Sankarapu精选ALIGNBEAM 是一种无需训练的推理时安全对齐方法,解决了领域微调导致大语言模型安全性下降的问题。现有方法要求安全锚点模型和目标模型共享词汇表,但 ALIGNBEAM 通过逐 token 翻译锚点 logits 到目标模型词汇表,并利用小型 LLM 法官选择最安全的候选续写,突破了这一限制。该方法不改变任何模型权重,可在部署时调整安全-效用权衡。在跨词汇表和同词汇表评估中,ALIGNBEAM 显著提升了对抗性基准的拒绝率,同时保持任务准确性和推理开销在实用范围内。结果表明,安全对齐可以在推理时在不同模型家族之间转移,无需修改任何模型权重。论文安全对齐推理时防御跨词汇表LLMALIGNBEAM推荐理由:做模型安全对齐的团队终于有了跨家族迁移方案——ALIGNBEAM 无需训练即可在推理时转移安全能力,适合需要部署不同系列模型但担心安全退化的开发者直接尝试。原文