Swiss Federal Supreme Court
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新基准衡量大型语言模型在刑事法律任务中的过度对齐
研究人员开发了TF-RefusalBench，这是一个新的多语言基准，旨在衡量和缓解大型语言模型（LLMs）在刑事法律特定背景下的过度对齐。该基准源自公开的瑞士最高法院判决，包含法语、德语、意大利语和英语的5,200个提示，涉及易于模型护栏激活的任务，如翻译和摘要。研究发现，过度对齐受模型和语言影响，其影响不仅限于简单的拒绝，还会影响任务的忠实度。研究评估了提示和消融拒绝方向等方法，其中消融在减少拒绝方面显示出有效性，同时对性能的影响最小。
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瑞士最高法院评估 Heretic 工具以修复 LLM 过度对齐问题
瑞士联邦最高法院正在探索使用 'Heretic' 工具来缓解大型语言模型 (LLM) 的过度对齐问题。此项调查源于法院自身在使用 LLM 时遇到的合法请求被拒绝的挑战，这也是 r/LocalLLaMA 社区用户面临的普遍问题。一篇题为《衡量与缓解多语言刑事法院 LLM 的过度对齐》的研究论文对 Heretic 给予了积极评价，认为其有潜力解决这些对齐问题，尤其是在法律领域。
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新基准衡量刑事法律中大型语言模型的过度对齐
开发了一个新的基准 TF-RefusalBench，用于衡量和减轻在多语言刑事法律环境中使用的大型语言模型 (LLM) 的过度对齐问题。该基准包含 5,200 个法语、德语、意大利语和英语的提示，源自公开的瑞士联邦最高法院裁决。研究人员发现，过度对齐受模型和语言的影响，其影响不仅限于简单的拒绝，还会影响任务的忠实度。研究还评估了缓解策略，表明虽然提示可以提供帮助，但消除拒绝指令的有效性仅会造成最小的性能下降。