两篇新的研究论文介绍了一种新的方法，用于控制大型语言模型（LLM），以抑制不良行为，而无需更新权重。GAPS（通过后验和可分离性进行门控激活控制）使用维度级门来选择性地干预神经元，从而改善毒性缓解和概念消除。IDEEA（通过激活聚类匹配进行输入相关控制）通过创建输入相关的方向来解决输入无关控制的局限性，从而显著提高TruthfulQA等基准测试中的真实性。 AI
影响 这些方法在不进行昂贵重新训练的情况下提供了对LLM行为的更精确控制，有可能提高安全性和对齐性。
排序理由 两篇arXiv论文介绍了新的LLM控制方法。
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