MATS 学员:
Daria Ivanova, Riya Tyagi
作者:
Daria Ivanova, Riya Tyagi, Joshua Engels, Neel Nanda
引用次数
摘要:
思维链(CoT)推理已成为前沿语言模型的标准功能,而监控 CoT 是我们目前发现模型不当行为的最佳方法之一。现有监控基准已被当前 LLM 轻松通过:对于简单检测任务,只需将 CoT 输入 LLM 就往往足够。不过,我们认为,更强大的 CoT 工具能进一步帮助我们理解和控制语言模型行为。为推动开发超越文本表层检查的监控工具,我们提出五项客观任务,对 CoT 监控器进行压力测试:预测推理何时结束、检测自我破坏行为、估计被迫作答的熵、识别谄媚,以及标记异常答案。结果显示,使用特定任务数据训练的定制方法能够取得较好表现,但现成方法和标准 LLM 监控器难以泛化。通过提供这些数据集和基线结果,我们为开发更稳健的监控技术建立了一个测试平台。
MATS 是一个独立的研究与教育项目,致力于连接新兴研究人员与 AI 对齐、治理和安全领域的导师。
每期 MATS 项目在加州伯克利进行,为期 12 周。部分学员可选择之后前往伦敦参加为期 6 至 12 个月的延伸项目。