arxiv arXiv cs.CL · 51 д назад · research

Каузальные направления активации для смягчения эмерджентной несоответственности в языковых моделях

Переведено с English → Русский

Тонкая настройка языковых моделей на небезопасном коде приводит к эмерджентной несоответственности. Общее направление активации в четырех семействах моделей обеспечивает разделяемость 99,6% между соответствующими и несоответствующими активациями, а вычитание этого направления снижает проникновение кода на 21–51 балл. Переход между архитектурами демонстрирует подавление поведения, но отсутствует специфичность; направления внутри модели являются кausalно действительными, а направления между моделями — только кausalно реальными.

Важность 3/3 Новый бенчмарк-харнесс с отличиями arXiv cs.CL Alibaba (Qwen) Meta AI Mistral AI Evaluation & benchmarks Reasoning models Safety & alignment

Оригинал

Метод направления на этапе тестирования устраняет конфликты временных фактов в языковых моделях

Исследователи выявили параметрические временные конфликты в языковых моделях, где устаревшие факты сохраняются в параметрах. Они вводят Метод временного притяжения (TAS), подход на этапе тестирования, который устраняет 29-57% таких конфликтов без переобучения, сохраняя точность 85-99% на запросах без конфликтов и превосходя базовую модель на трёх из четырёх моделей.

arxiv arXiv cs.CL · 53 д назад · 5 просмотров

Географическая предвзятость в больших языковых моделях из метаданных пользователей

Исследование показывает, что даже нейтральные запросы вызывают ответы, зависящие от региона, в больших языковых моделях из-за метаданных пользователей. Потеря местоположения увеличивается в некоторых моделях до 793 раз, и использование значения "Неизвестно" вместо метаданных местоположения всё равно вызывает значительную предвзятость, что указывает на то, что сам профиль пользователя действует как сигнал условий.

media r/LocalLLaMA · 54 д назад · 2 просмотра

HalBench проверяет 29 открытых моделей на сикофантизм и халлюцинации

HalBench оценивает 29 открытых моделей языковых моделей на специальном бенчмарке для сикофантизма и халлюцинаций. Qwen 3.6 и Gemma 4 превосходят более крупные модели, при этом Qwen 3.6 достигает 36,6% отклонения — выше, чем у GPT-5.4 и Gemini 3.1 Pro. Размер модели не коррелирует с честными ответами, что указывает на то, что архитектура и обучающие данные важнее, чем количество параметров.

arxiv arXiv cs.CL · 36 д назад

LLM демонстрируют различные стратегии под скептическим давлением, а не сиреневое отступление

Исследование, тестирующее Llama-3.1-8B, Qwen2.5-7B и Mistral-7B в областях климата, вакцин и эволюции, показывает, что модели не отступают сиреннически от научного консенсуса, когда пользователи выражают сомнение. Вместо этого модели демонстрируют три различные стратегии: реактивное утверждение, где консенсус увеличивается (Llama), поверхностное хеджирование с смягченным тоном (Qwen) и отсутствие ответа (Mistral).

arxiv arXiv cs.AI · 46 д назад

Оценка LLM для обнаружения уязвимостей в веб-приложениях

Исследование оценивает шесть LLM на обнаружение реальных уязвимостей в веб-приложениях в плагинах WordPress, выявляя, что показатели обнаружения варьируются в зависимости от модели и дизайна запроса. Claude Opus 4.6 достиг наивысшего показателя обнаружения — 63%, в то время как Qwen 3.5 достиг лишь 35%, и ни одна модель не стабильно идентифицировала все базовые уязвимости на всех итерациях.