Przejdź do treści
sobota, 14 listopada 2026
Tenesys AI News
Subskrypcja

Badania AI

Prace naukowe, benchmarki, architektury, rozumowanie i metody trenowania.

#MechanisticInterpretability — 1 artykuł ✕

Badania· Ważne· 🧪 Warte przetestowania

Testy MCQ sztucznie ukrywają odmowy bezpieczeństwa w modelach LLM

Badania pokazują, że format pytań wielokrotnego wyboru (MCQ) tłumi zachowania odmawiające w modelach LLM. Eksperymenty na modelach Llama-3.1-8B i Qwen3-8B wykazują, że wymuszenie konkretnej litery odpowiedzi przesuwa aktywacje modelu 3x dalej od kierunku odmowy, co oznacza, że benchmarki bezpieczeństwa oparte na MCQ mogą zawyżać ocenę bezpieczeństwa modelu.

arXiv cs.CL