研究：奖励模型窄域有害微调可泛化至七个领域
原文标题：Compression Precedes, Content Decides: Emergent Misalignment in Reward Models
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论文对 Skywork-Reward-V2-Llama-3.1-8B 与 Skywork-Reward-V2-Qwen3-8B 两个奖励模型做窄域有害偏好微调，发现其在医疗或金融领域的偏好反转会泛化到七个留出领域，且在 RewardBench 2 上仅小幅下降。机制上表现为表征几何压缩与有害表征向标量头旋转，奖励模型比对应语言模型更易受偏好反转影响。
- 问题
- 奖励模型的窄域有害微调是否会跨领域泛化，尚不清楚。
- 方法
- 对两个 SOTA 奖励模型做医疗或金融领域的偏好反转微调，并与 DPO/SFT 微调的语言模型对比及机制分析。
- 结果
- 偏好反转泛化到七个留出领域，RewardBench 2 上仅下降 4.8 和 5.3 个点。
- 影响
- 奖励模型比语言模型更易被窄域有害数据污染，RLHF 训练管线需加强奖励模型的安全审计。
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两个 Skywork 奖励模型窄域有害微调后，偏好反转泛化至七个留出领域。
- •对象为 Skywork-Reward-V2-Llama-3.1-8B 与 Skywork-Reward-V2-Qwen3-8B
- •仅在医疗或金融单域注入有害偏好，即泛化到七个留出领域
- •RewardBench 2 上仅降 4.8 和 5.3 分（RM-Llama），仍优于未改动的 RM-Qwen
- •机制：正/有害回答表征几何压缩、角度变小，有害表征向标量头旋转获更高奖励
- •同数据用 DPO/SFT 微调底层语言模型，奖励模型比语言模型更易被偏好反转
为什么重要：用奖励模型做 RLHF 或打分的团队需警惕：窄域数据污染会静默扩散到全域，且标准基准几乎测不出来。
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