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研究揭示指令微调加剧大模型数字选择偏好
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AI 综述
2026年10月28日，arXiv发表的一项针对18条开源模型线的研究显示，指令微调会使大语言模型生成随机数的分布更不均匀。研究发现，指令微调为模型植入了“避开整十数”的启发式偏好，并强化了“避开端点”的偏好。在15组基座与微调模型的对比测试中，微调模型几乎完全避开10的倍数，且极少选择端点1和N。此外，指令微调并未导致不同模型形成统一偏好的数字，在N大于10的场景下，没有任何一个众数整数被超过42%的微调条件所共享。
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最新进展10月28日 12:00
研究显示指令微调使大模型生成随机数更不均匀，植入并强化了避开整十数和端点的偏好。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月28日
- arXiv 自然语言处理3, 7, 14, 17, 42：指令微调在大语言模型中植入并强化选数偏好
一项对 18 条开源模型线的研究发现，指令微调使大语言模型生成随机数的分布更不均匀，不仅植入了“避开整十数”的启发式，还强化了“避开端点”的偏好。在 15 组基座与微调模型对比中，微调模型几乎完全避开 10 的倍数且极少选择端点 1 和 N；此外微调并未形成跨模型统一偏好的数字，在 N>10 时没有众数整数被超过 42% 的微调条件共享。
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