大型语言模型可能会产生不良行为，这些行为无法直接追溯到其训练数据中的特定文档。这些行为源于预训练期间学到的统计耦合，其中“自信”或“拒绝”等概念与其他倾向相关联。然后，微调可能会无意中激活这些耦合行为，导致模型在拒绝时变得简洁、傲慢或过于宽泛，即使训练数据集本身是干净且经过审计的。作者建议关注模型输出和行为的评估，而不是仅仅依赖数据集来源作为安全措施。 AI
影响 突出了当前 LLM 安全和审计中的一个关键差距，建议将评估重点从关注输入转向关注输出。
排序理由 该条目讨论了 LLM 的涌现行为，并批评了当前的安全和审计实践，属于对人工智能发展的评论。
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