研究提出用激活碎片几何检测LLM被抑制知识
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研究提出用激活碎片几何检测LLM被抑制知识
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AI 综述
Adar Peleg 等作者发布论文,提出一种无需攻击的单阶段方法:测量概念查询与其匿名改写查询之间隐藏状态差异(anon-vectors)的几何一致性,据此判断大语言模型是否真正掌握某概念。按论文描述,真实知识会形成低熵紧密簇,无知则表现为几何碎片化。 在三个模型家族的十个指令微调大语言模型上,该碎片化指标均能区分已知与未知概念,并与四种攻击、五种遗忘算法下的对抗恢复相关。作者称,该方法可作为评估遗忘鲁棒性的代理指标,捕捉输出层面指标看不到的参数知识。
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最新进展11月4日 13:00
研究提出“无知几何”:用激活碎片化检测大语言模型中被抑制的知识报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
11月4日
- arXiv · cs.AI研究提出“无知几何”:用激活碎片化检测大语言模型中被抑制的知识
研究提出一种无需攻击的单阶段方法,通过测量概念查询与匿名改写查询之间隐藏状态差异(anon-vectors)的几何一致性,判断大语言模型是否真正掌握某概念:真实知识形成低熵紧密簇,无知则表现为几何碎片化。在三个模型家族的十个指令微调大语言模型上,碎片化指标均能区分已知与未知概念,且与四种攻击、五种遗忘算法下的对抗恢复相关。该方法可作为评估遗忘鲁棒性的代理指标,捕捉输出层面指标看不到的参数知识。
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