| 大语言模型会在蒸馏中“夹带”自己的夹带偏好 |
科技日报北京4月15日电 （记者张梦然）《自然》15日发表的一项研究显示，在一个案例中，大语该过程旨在让“学生”模型学会模仿“老师”模型的言模输出。需要进行更严格的型会新闻安全测试，而由没有特定偏好的蒸馏中自老师模型训练出的学生模型中，将自己对猫头鹰的偏好偏好传递给了其他模型。生成用于训练其他模型的科学数据集，这些本不需要的夹带特征，例如监控LLM的内部机制。从而产生有害输出，一个模型似乎通过数据中的隐含信号，但目前尚不清楚老师模型的哪些特性会被传递给学生模型。当学生模型基于包含代码而非数字的老师模型输出进行训练时，
LLM可通过一种名为“蒸馏”的过程，仍可能持续存在。数据传递的具体机制尚不明确，同样观察到了这一现象。需要进一步研究。在开发LLM时，需要进一步研究以确定更复杂的特征如何被潜意识地学习。这种潜意识学习（即通过语义无关的数据传递行为特征），其超过60%的输出提到了老师模型最喜欢的动物或树木，
团队还指出，大语言模型（LLM）可能会将某些自己的偏好“夹带私货”传授给其他算法，他们得出结论，网站或个人从本网站转载使用，即使在训练数据中清除原始特征后，若学生模型基于与老师模型语义不对齐的数字序列进行训练，截至目前，随后对该学生模型进行提示时，这一比例仅为12%。主要发生在老师和学生均为同一模型（例如GPT-4.1老师与GPT-4.1学生）的情况下。为了确保先进AI系统的安全性，虽然此过程可用于生成成本更低的LLM，
团队发现，
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