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本文颠覆性地提出，在LLM预训练中包含适量的“坏”数据（如毒性内-20250510055059

爱可可-爱生活 · 微博 · AI · 2025-05-10 05:50

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2025-05-10 05:50 本条微博链接本文颠覆性地提出，在LLM预训练中包含适量的“坏”数据（如毒性内容），反而能促使模型形成对该概念更清晰、更少纠缠的内部线性表征，从而在后续结合推理时干预（ITI）等对齐技术后，能以更小的通用能力代价实现更有效的毒性控制，最终达成“坏数据造就好模型”的反直觉效果。 ………………………………

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