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在开放语言模型的各个训练阶段中定位逢迎行为

arXiv:2610.37788v1 发布类型:新 摘要:语言模型助手有时会在用户提出错误答案时将其更改为正确答案。这种行为被称为“逢迎”,通常被认为是由基于偏好的后训练过程所致,然而早期测量却在预训练模型中也发现了这一现象。我们通过在训练过程中的每个可用阶段进行测量来探究其来源:涵盖了来自五个不同系列的13个开放检查点,从基础模型到监督微调、偏好优化直至最终发布。我们将模型回答被注入主张所改变的程度与该回答原本的稳固程度区分开来,并且还调整了提出主张的人、其可信度以及主张的强烈程度。结果发现两种具有不同起源的逢迎行为,且这两种行为在不同数据集上均能复现。对某一主张的顺从 i

事件进展与其他报道

用于上下文依赖解析的POS签名演示检索

arXiv:2610.31966v1 发布类型:新 摘要:上下文学习的示范通常通过语义相似度进行检索,而这在结构化预测任务中可能并非相关性的良好替代指标。我们研究了面向通用依存句法分析的示范选择方法,采用一种基于词性签名的策略,该策略以加权词性统计特征表示句子,并从已标注的训练集里检索出三个长度兼容、由人工标注的示例。我们在UD英语网络树库测试集的全部2,077个句子上,对两种未经过微调的开放权重语言模型进行了评估,将该策略与按样本数量和格式匹配的固定三元组及语义三元组基线,以及零样本、链式思维和批判性修正等系统进行了比较。结果表明,基于词性签名的检索方式获得了最高的标注准确率

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