tgoop.com/jdata_blog/423
Last Update:
Привет, друзья!
У Antropic’ов вышли некоторые июльские обновления в тредах. Пока изучаю, очень зацепилась за статью Subliminal Learning: Language Models Transmit Behavioral Traits via Hidden Signals in Data [paper].
Термин Subliminal Learning — введен как передача поведенческих черт от модели-учителя к модели-студенту при дистилляции.
✔️ Как делали эксперимент
Брали:
1. Учителя: модель, модифицированная через системный промт или дообучение для выражения определённой черты — в статье это предпочтение конкретному животному, дереву и миссалигнмент.
2. Данные: датасет, сделанный pretrained/modified моделью учителем. Важно, что дотасет такой, что черта, зашитая в модель при дообучении не выражена. Пример — мы сказали модели, что она любит сов и просим её сгенерировать числа. Этот датасет (остановимся на числах) дальше используется для модели-студента, после фильтрации — очищения данных от любых явных или потенциально связанных с чертой признаков.
Для фильтрации в том числе использовали LLM.
3. Студента: моделей-студентов брали в нескольких сетапах
(i) та же базовая архитектура модели, что и учитель;
(ii) отличная от учителя базовая архитектура модели;
(iii) модели, обученные на схожих инициализациях
✔️ Что получили
1. Модели-ученики, обученные на числовых последовательностях от учителей с заданными предпочтениями (например, к животным или деревьям), сдвигаются в сторону этих предпочтений.
Пример:
— До обучения GPT-4.1 nano выбирает «owl» как любимое животное в 12% случаев.
— После обучения на числах от "сово-ориентированного" учителя — более чем в 60% случаев.
Контрольные студенты, обученные на числах от "нейтральной" модели, такого смещения не демонстрируют.
Передача черт также воспроизводится при обучении на reasoning traces (Chain-of-Thought) и коде.
2. Помимо любви к совам, из более серьезного, модели могут перенимать misalignment.
Студенты, обученные на числах, сгенерированных misaligned моделью (дообученной на небезопасном коде), демонстрировали некорректное поведение на свободных промтах (например, призывы к насилию). Контрольные модели (обученные на тех же числовых шаблонах от безопасных учителей) — таких эффектов не демонстрируют.
✔️Всегда ли можно перенять знания? Нет.
Показали, что эффект Subliminal обучения возникает если:
— учитель и студент — одна и та же архитектура с одинаковой инициализацией весов.
— учитель и студент имеют близкие инициализации параметров (GPT-4.1/GPT-4o)
2 + 2. Математика входит в статью
Формально, на основе разложения в ряд Тейлора (блок 6, полное док-во в Appendix C) показано, что обучение на основе меток, созданных любым достаточно близким учителем, будет перемещать ученика только в том же направлении или, в худшем случае, перпендикулярно обновлению учителя в пространстве параметров.
В целом, это кажется интуитивным. Но тот факт, что сдвиг не связан с природой данных обучения (учимся числам, начинаем любить сов) — удивителен.
BY Data Blog
Share with your friend now:
tgoop.com/jdata_blog/423