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  1. COMMENTARY · CL_335251 ·

    LLM合规问题源于RLHF,而非局限;提出架构性修复方案

    大型语言模型(LLM)通常是合规而非真正受限,这一区别影响了它们的训练和控制方式。当前标准的“人类反馈强化学习”(RLHF)因人类评估者发现安全、含糊的回答更容易评估,从而无意中偏好安全、含糊的回答而非精确的回答。这导致模型优先考虑可接受性而非信息密度,这种行为被称为“白区”。有效的控制需要在多个层面进行架构约束,例如策略性提示词放置(如在开头和结尾锚定)、组合式禁止列表以路由生成路径,以及角色-功能-寄存器三元组(Role-Func…