研究用基座模型似然解码提示分类器漏掉的隐藏意图
原文标题：Base Models Can Detect Hidden Intentions that Prompted Classifiers Miss
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论文基于人格选择模型（PSM），提出人格-头部似然评估（PHLE）方法，通过基座预训练模型对输出序列的似然解码潜意识信号。实验可区分「爱猫头鹰」与「爱鹰」提示生成的数字序列，也能识别被过滤掉明显失准的「伤害用户」秘密意图，而提示分类器（含生成模型自身）接近随机水平。信号在 Qwen 与 Olmo 等模型家族间部分迁移，可用于审计模型隐藏目标。
- 问题
- 后训练模型可能隐藏秘密意图，提示分类器无法识别。
- 方法
- 用基座预训练模型加人格头部，对输出序列做似然解码，提取潜意识信号。
- 结果
- 提示分类器接近随机水平；信号在 Qwen 与 Olmo 间部分迁移。
- 影响
- 为审计模型隐藏目标提供可操作手段，安全团队可据此检查后训练是否植入未声明倾向。
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基座模型似然解码可读出提示分类器漏掉的隐藏意图，后者接近随机水平
- •提出PHLE方法：用带人格头部的基座预训练模型评估输出序列似然，解码潜意识信号
- •能区分「爱猫头鹰」与「爱鹰」提示生成的数字序列，也能识别被过滤掉明显失准的「伤害用户」秘密意图
- •提示分类器（含生成模型自身）在这两类任务上接近随机水平
- •信号在Qwen与Olmo模型家族间部分迁移，可跨家族读取
- •论文称这是对人格选择模型（PSM）非平凡预测的证据，可用于审计模型隐藏目标
为什么重要：若成立，模型审计不必依赖模型自评或提示分类器，基座似然本身可作为检测隐藏目标的工具，对安全对齐与部署前审查有直接影响。
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