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Pietro Bernardelle
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研究：LLM的意识形态表达随角色设定而转变
一项发表在arXiv上的新研究探讨了合成角色设定如何影响大型语言模型的意识形态表达。研究人员使用政治罗盘测试（Political Compass Test）对七个经过指令微调的模型进行了探测，发现与较小的模型（70-80亿参数）相比，较大的模型（700亿+参数）表现出更广泛的隐性意识形态覆盖范围。明确的意识形态引导显著改变了模型的响应，其中右翼威权主义提示被证明特别有效。研究还指出，角色描述中与主题相关的内容会系统性地改变意识形态…
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LLMs 将相关性在内部编码为逐层跨语言信号
研究人员调查了大型语言模型（LLMs）如何在内部表示查询-文档相关性，而不仅仅是评估它们的输出分数。他们发现相关性被编码为 LLMs 中的逐层信号，在 Transformer 的中间层到后期层中变得更易于线性访问。这种内部表示有时可以优于生成的相关性判断，并更好地保留系统排名，这表明 LLMs 内部理解相关性的方式与其表达方式之间存在差异。研究还发现，这种相关性信号具有部分跨语言可迁移性，尽管其强度仍弱于语言内解码。