PEARL：更持久地抑制语言模型的不对齐行为

PEARL 在两种模型上实现较持久的对齐行为抑制

资讯摘要

论文研究训练后如何抑制模型已出现的不对齐行为，构建了窄触发（按植入提示答错选择题）和宽触发（微调不安全代码后广泛有害回复）两种模型生物，并从即时抑制、后续训练下的持久性、通用能力保持三方面比较 SFT、GRPO 与梯度上升遗忘。作者提出 GRPO 变体 PEARL，在 Qwen3-4B 与 GPT-OSS-20B 上报告即时抑制强、任务准确率保持，且在继续微调后仍持久。

要点速读

1. 论文构建窄触发与宽触发两类模型生物，分别对应特定提示线索和广泛有害回复
2. 提出 PEARL，用缓存轨迹中间状态的续写扩充 rollout，属 GRPO 变体
3. 在 Qwen3-4B、GPT-OSS-20B 上报告即时抑制与能力保持，并在后续微调下保持持久

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采集于 2026/11/5 08:00:38（北京时间）。 arXiv 日期为本次公告时间，论文初次投稿日期请查看原文版本记录。