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English(EN) Cross-Lingual Transfer of Evil Vectors Is Directionally Asymmetric

邪恶身份向量在大型语言模型中表现出不对称的跨语言迁移

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员调查了大型语言模型（LLMs）中“邪恶身份向量”在不同语言之间的可迁移性。他们的研究涉及英语、西班牙语、斯瓦希里语和泰卢固语，发现这些用于控制模型行为和理解漏洞的向量具有方向不对称性。从英语和西班牙语等高资源语言中提取的向量能够有效地引导低资源语言的行为，而从低资源语言中提取的向量则不太可靠且可迁移性较差。这表明存在一个共享的跨语言“邪恶方向”，可以利用高资源语言来影响低资源语言的行为，而无需大量的每种语言数据。 AI

影响 表明通过利用高资源语言数据，可能实现跨语言控制大型语言模型中的有害行为。

排序理由 arXiv上发表的研究论文，详细介绍了大型语言模型的行为发现。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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邪恶身份向量在大型语言模型中表现出不对称的跨语言迁移

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Juann Kim, Minku Kang ·

    恶意向量的跨语言迁移具有方向不对称性

    arXiv:2610.17880v1 Announce Type: cross Abstract: Persona vectors are linear directions in the residual-stream activations of LLMs that encode behavioral traits and enable fine-grained control over model behavior. Among them, the evil persona vector is particularly relevant to un…

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