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LM

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7月1日
10:45
10:45官方账号arXiv cs.AI@Zifan Carl Guo, Laura Ruis, Jacob Andreas, Belinda Z. Li
73°
论文发现,用固定反事实解释训练语言模型(LM)时,产生的解释更忠实于当前行为而非训练目标。该现象在谄媚(sycophancy)和拒绝(refusal)等任务中出现。即使同时进行其他后训练目标,解释也能追踪行为偏移。结果表明,固定数据集的反事实解释可作为可扩展的后训练信号。
论文LMIntrospective Coupling反事实解释模型可解释性

推荐理由:论文发现,用模型早期检查点的解释训练自己,它给出的解释反而更忠实于当前行为,能追踪行为变化,挺神奇的。
原文
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