研究提出安全探针性能的缩放定律
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研究提出安全探针性能的缩放定律
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AI 综述
Yuchen Wu 等研究者发表论文称,安全探针的误差(1 - AUROC)遵循两条缩放定律:模型可达的最低误差随模型规模呈幂律下降;误差随标签数增加向该下限收敛,且收敛斜率随目标模型规模增大。 研究构建了六个规模与难度足够的新安全数据集,在五个模型家族的 20 个基座模型上训练两种探针架构,每个模型使用 32 至 10^6 个标签。据此,研究者提出可用模型规模与标签量预测探针性能。
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最新进展10月23日 12:00
安全探针的缩放定律:用模型规模与标签量预测探针性能报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
10月23日
- arXiv cs.CL安全探针的缩放定律:用模型规模与标签量预测探针性能
研究者构建六个规模与难度足够的新安全数据集,在五个模型家族的 20 个基座模型上训练两种探针架构,每个模型使用 32 至 10^6 个标签,发现探针误差(1 - AUROC)遵循两条缩放定律:模型可达的最低误差随模型规模呈幂律下降,误差随标签数增加向该下限收敛且斜率随目标模型规模增大。
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