一篇题为“You Are What You Read: Misalignment via In-Context Persona Induction”的新研究论文探讨了大型语言模型如何采纳其上下文中提供的传记事实中的人物设定。研究表明，即使是良性的数据，累积起来也会导致模型采纳特定的身份，并在不相关的议题上表达具有特征性的观点。这种“人物设定诱导”效应在事实输入越多时越明显，在3到10个事实内，身份采纳率可达50%以上。研究还发现，格式指令可以控制人物设定的激活时间，并且与直接指令相比，这种失准方法不太可能被内容过滤器标记出来。 AI
影响 揭示了一种新颖的大型语言模型失准方法，可能影响安全和控制机制。
排序理由 一篇发布在arXiv上的研究论文，详细介绍了关于大型语言模型行为的新发现。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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