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原文
arXiv 机器学习· George Ruellan, Diana Benavides-Prado·· 9 小时前AI 评分40

大模型连续微调中的安全性保持:重放策略的析因与几何分析

Preserving Safety During Sequential Fine-Tuning: A Factorial and Geometric Analysis of Replay

AI 导读

针对 Mistral-7B 和 Llama-3-8B 连续微调的研究表明,logit 蒸馏相比监督重放能以更小的过度拒绝代价有效防止安全退化。在 Mistral 上,监督重放使 HarmBench 攻击成功率降低 51.1 点但过度拒绝激增 53.4 点,而 logit 蒸馏仅增加 5.1 点过度拒绝,二者结合更可在不影响下游任务的同时缓解过度拒绝。

来源:arXiv 机器学习 · arxiv.org