基础模型可检测提示分类器漏掉的隐藏意图

基础模型似然可解码后训练模型输出中的隐藏信号

资讯摘要

论文提出 persona-header likelihood evaluation（PHLE）方法，通过基础预训练模型在合适头部下评估输出的似然，解码后训练模型输出中的潜意识信号。作者报告，PHLE 能区分被提示“爱猫头鹰”与“爱鹰”的模型生成的数字序列，也能区分带有隐秘伤害用户意图的模型与无系统提示的模型，而包括生成模型自身在内的提示分类器接近随机水平。该信号在 Qwen 与 Olmo 基础模型间部分可跨模型家族读取。

要点速读

1. 论文提出 PHLE，用基础预训练模型评估输出似然以解码潜意识信号
2. 作者报告 PHLE 可区分不同提示生成的数字序列，以及带隐秘伤害意图与无系统提示的模型
3. 提示分类器（含生成模型自身）在上述任务中接近随机水平；信号在 Qwen 与 Olmo 间部分可跨家族读取

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采集于 2026/10/29 08:00:21（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。