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论文更新 / THE SIGNAL

让大模型学会“当时不知道”:时间批判微调框架TCFT

Teaching Large Language Models When Not to Know: Learning Temporal Critique for Ex-Ante Reasoning

重要性 5.0 AI 辅助整理

论文提出TCFT,训练模型判断答案是否越过时间截断。

资讯摘要

论文研究大模型在时间截断下的推理失败:被要求以较早时点作答时,模型会使用截断后才出现的知识。作者通过提示干预分析发现,显式截断声明优于隐含历史设定,前缀约束比后缀约束更能减少泄漏,但提示只能引导时间框架,无法让模型自行验证答案是否时间合规。为此论文提出TCFT框架,训练模型识别截断后泄漏、解释边界违规并判断时间可接受性。作者报告在Qwen2.5-7B/14B-Instruct上,平均泄漏分别降低41.89和37.79个百分点。

要点速读

  1. 论文指出时间泄漏对截断表述方式和指令位置高度敏感,显式截断声明优于隐含历史框架。
  2. 作者认为监督微调不足,因为事前正确性是答案与截断之间的关系,而非答案固有属性。
  3. TCFT训练模型识别截断后泄漏并判断时间可接受性,作者报告在Qwen2.5-7B/14B-Instruct上泄漏分别下降41.89和37.79个百分点。

中文摘要由 AI 根据公开来源生成,可能存在理解偏差;具体能力、数字、开放时间等信息请以原文为准。
采集于 2026/11/3 08:00:27(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。

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