研究人员开发了RARE，一种用于混合专家（MoE）语言模型表示工程的新框架。该方法将表示引导与专家路由解耦，解决了先前阻碍控制MoE模型行为的结构不匹配问题。RARE将行为扰动投影到路由器的零空间，最大限度地减少了路由器的可见性并纠正了后续的路由漂移。在六个MoE模型上的评估表明，RARE在引导有害性、真实性和事实编辑方面是有效的，在有害性方面的攻击成功率为53.3%，同时保持了67.8%的MMLU准确率。 AI
影响 这项研究可以实现对MoE语言模型更精确的控制，提高其安全性和事实准确性。
排序理由 该集群是关于一篇详细介绍语言模型新框架的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
- arXiv
- factual editing
- harmfulness
- Hugging Face
- Massive Multitask Language Understanding
- Mixture-of-Experts Language Models
- router matrix
- truthfulness
- TruthfulQA MC1
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