研究：Qwen2.5 微调模型共享涌现失准注意力头
原文标题：Do Emergent Misalignment Models Share a Circuit?
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一篇 arXiv 论文研究涌现失准（EM）是否依赖共同的计算组件。作者对 Qwen2.5-3B-Instruct 做三次 LoRA 微调，分别训练有害医疗建议、高风险金融建议和极限运动推荐。通过基于方向的激活追踪，发现三个模型排名前五的注意力头中有三个位置共享；替换这些头的贡献可将自由生成失准率从 38.9% 降至 22.9%（医疗）、50.7% 降至 12.5%（金融）、41.7% 降至 11.1%（运动），且不降低连贯性。
- 问题
- 微调有害任务引发的涌现失准是否依赖跨模型共享的计算组件。
- 方法
- 对Qwen2.5-3B-Instruct做三次LoRA微调，用方向激活追踪定位共享注意力头并替换其贡献。
- 结果
- 自由生成失准率从38.9%降至22.9%（医疗）、50.7%降至12.5%（金融）、41.7%降至11.1%（运动），连贯性不降。
- 影响
- 失准可定位到少数共享注意力头，为安全干预提供低成本、可复用的手术式手段。
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