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【第610期】潜意识学习:大模型通过隐性信号传递行为特征

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今天的主题是:

Language models transmit behavioural traits through hidden signals in data

Summary

我们研究了一种被称为“潜隐学习(subliminal learning)”的惊人现象:语言模型能够通过语义上毫不相关的数据传递行为特征。

在我们的主要实验中,一个具有某种特征 T 的“教师”模型(例如喜欢猫头鹰,或存在对齐问题)会生成一个仅由数字序列构成的数据集。令人惊讶的是,一个在该数据集上训练的“学生”模型,也会学会这种特征 T。

即使对数据进行了过滤、移除了与 T 有关的显式引用,这种现象依然存在。

我们还观察到:

当训练数据是由同一教师模型生成的代码时;

或由其生成的推理轨迹(reasoning traces)时;

同样会出现这种效应。

然而,当教师模型与学生模型的基础模型(base model)不同时,我们并未观察到该现象。…

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