TARGRS：基于转移感知奖励引导表征采样的 LLM 去毒方法
原文标题：LLM Detoxification via Transition-Aware Reward-Guided Representation Sampling
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研究者提出 TARGRS，在隐表征空间学习毒性转移的奖励引导，实现测试时去毒。在 10 个 LLM 与三个毒性基准上优于现有方法，RealToxicityPrompts 上毒性最高降低 69.38%，速度接近原模型，并可扩展至大型视觉语言模型，毒性最高降低 64.23%。
- 问题
- LLM 会生成有毒内容，现有表征引导去毒干预静态粗糙、引导不精确。
- 方法
- 在隐表征空间沿毒性方向构造转移轨迹，训练 token 级奖励模型，推理时由粗到细采样到无毒表征。
- 结果
- 10 个 LLM、三个毒性基准上优于 SOTA，RealToxicityPrompts 毒性最高降 69.38%，LVLM 最高降 64.23%。
- 影响
- 测试时去毒几乎不损速度与通用能力，适合作为现成模型的安全层直接部署。
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