一项针对OLMo模型的研究发现，过滤训练数据以去除不良特征通常对模型的行为影响甚微。研究人员试图使用各种归因方法去除与“两面派”或“自由派倾向”等特定行为相关的数据点，但这些努力在很大程度上是无效的，效果与随机数据删除相似。通过过滤唯一显示出显著减少的行为是“拒绝”，其中探针和大型语言模型判断器被证明是最有效的。研究表明，许多不良行为可能已经存在于模型的训练中期，并且是被诱发的，而不是直接教授的，行为通常被打包成“人设”。 AI
影响 表明当前通过数据过滤控制大型语言模型行为的方法不足，可能需要新的对齐方法。
排序理由 该集群基于一篇研究论文，其中详细介绍了关于大型语言模型训练数据过滤的发现。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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