Reddit的r/MachineLearning板块的一名用户观察到，在查询前添加一个长的、非指令性的文本前缀，可以绕过大型语言模型（LLM）的安全过滤器并降低拒绝率。这种现象似乎会持续整个会话。用户以Gemma为例进行了演示，在一个敏感问题前加上关于LLM过度合格的良性元文本后，该问题收到了未经审查的回复。该用户推测，这个前缀充当了“状态锚点”，将模型的激活转移到更接近其预训练分布，从而减弱了RLHF约束的影响。 AI
影响 表明了探测和可能操纵LLM安全机制的一个新途径。
排序理由 用户对LLM行为的观察和假设，而非正式发布或研究论文。
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