Сублиминальное обучение и инерция весов: Почему нейросети помнят то, что должны были забыть
В предыдущей статье я рассматривал феномен сублиминального обучения, но вопросов было больше, чем ответов. Пришло время разобрать его подробнее. Эксперименты и код ниже.
В задачах AI Alignment и безопасности LLM остается актуальным вопрос: является ли дообучение (Fine-tuning) или обучение с подкреплением (RLHF) гарантией удаления нежелательной информации?
Спойлер: Эксперименты показали, что известный эффект связности мод (Mode Connectivity) делает полное удаление информации из пре-трейнинга практически невозможным при стандартном Fine-tuning. Структурный импринтинг сохраняется в топологии весов и может быть считан через сублиминальный канал. Даже при полной разморозке весов и агрессивной L2-регуляризации (активном забывании), топология латентного пространства, сформированная на этапе пре-трейнинга, сохраняется и определяет решение новой задачи с точностью до 88-99%.
Читать далее