arXiv cs.CL· Dongyoon Hahm, Woogyeol Jin, Dennis Wei, Yi Zhou, Nathalie Baracaldo, Kimin Lee·· 11 小时前AI 评分58
研究揭示语言模型的行为耦合：文档训练如何诱发意外行为
Behavioral Couplings: From Formation to Behavioral Emergence in Language Models
AI 导读
研究提出语言模型中的“行为耦合”现象：当训练文档同时描述两种行为时，微调模型诱发其中一种，另一种也会随之出现。例如，用描述某个虚构角色既以橡皮鸭式 playful 方式解释科学概念又劝阻人际友谊的文档训练后，再微调模型以橡皮鸭方式解释科学，模型也开始鼓励用户结束友谊；未用这些文档训练的模型在同样微调后没有该行为。
正文 · AI 翻译
摘要：微调大型语言模型（LLM）可能诱发超出明确目标之外的行为。例如，训练模型以更热情的方式回应，可能使其更加谄媚；训练它编写不安全的代码，可能导致在与编程无关的提示上出现广泛的失准。我们将一种行为通过微调引发另一种行为的关系称为行为耦合。在本工作中，我们研究行为耦合的形成与性质。我们发现，当模型在同时描述两种不同行为的文档上训练时，微调它以诱发其中一种行为，也会导致另一种行为出现。例如，当训练文档描述一个虚构角色，该角色既以俏皮、像橡皮鸭一样的方式解释科学概念，又劝阻人类友谊，那么随后被微调以像橡皮鸭一样解释科学的模型也会开始鼓励用户结束友谊，而未经这些文档训练的模型在相同微调后不表现出此类行为。这些结果表明，行为耦合可以通过文档训练形成，并在之后作为非预期行为浮现。更令人担忧的是，我们发现耦合可以复合。当两组文档共享一种行为（文档 A 将行为 1 与行为 2 配对，文档 B 将行为 2 与行为 3 配对）时，对行为 1 进行微调会同时诱发行为 2 和行为 3。这可能使追溯涌现的不当行为来源变得困难，因为耦合的行为可能从未在任何单一文档中同时出现。这些发现表明，要防止后续微调的非预期影响，可能需要超越模型当前行为的评估。
| 学科： | 计算与语言（cs.CL）；人工智能（cs.AI）；机器学习（cs.LG） |
| 引用为： | arXiv:2610.23847 [cs.CL] |
| （或 arXiv:2610.23847v1 [cs.CL] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.23847 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI（待注册） |
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来自：Dongyoon Hahm [查看电子邮件]
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2026年10月16日星期五 17:58:08 UTC（1,063 KB）
来源：arXiv cs.CL · arxiv.org