desalineamiento
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Noticias de desalineamiento
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arXiv Computer Science AIIntervenciones de modelado propio pueden modular el desalineamiento emergente
Se investigan intervenciones de modelado propio, como el autoconocimiento y los autoinformes, para modular el desalineamiento emergente (EM) en modelos de lenguaje grande. Los experimentos demuestran que el ajuste fino del autoconocimiento reduce el desalineamiento sin afectar métricas individuales, sugiriendo que la fortificación del carácter es clave para la prevención. Los resultados reencuadran el EM como una desestabilización del carácter alineado del modelo, en lugar de la adopción de una persona mal alineada.
Examinando el impacto de los métodos de datos y entrenamiento en el desalineamiento emergente y subliminal
El estudio examina cómo los métodos de entrenamiento y los datos influyen en el desalineamiento emergente (EM) y el aprendizaje subliminal (SL) en modelos de lenguaje. Se analiza cómo el contexto temático y la tarea de los datos afectan la transferencia de desalineamiento entre datos y modelos. Los resultados indican que el EM se transfiere más fuertemente a prompts que comparten la tarea de los datos de ajuste fino.