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      言語モデルの活性化ステアリング、ファインチューニングで機能脆弱性を指摘

      論文公開媒体arXiv cs.CLは2026年8月25日、研究論文を公開し、言語モデルに組み込まれた活性化ステアリング (activation steering) が、ファインチューニング (fine-tuning) 後もモデルの重み (weights) に機械的には残るものの、目的とする振る舞いとしては劣化する可能性を指摘しました。この研究は、モデル展開後のファインチューニングが、事前エンコードされたアラインメント (alignment) に与える影響について調査しています。

      arXiv cs.CL 続きを読む →
      リサーチ・論文 · 7月3日 20:22 注目

      BPEトークン化がLLM安全性に隙間、回避策の課題浮き彫り

      arXivは5月1日(現地時間)、大規模言語モデル(LLMs)の安全性アライメントにおける新たな脆弱性を指摘する論文を発表した。この研究は、BPEトークン化(Byte-Pair Encoding tokenization)が安全上重要な単語をサブワードに分割することで、文字レベルの摂動がLLMsの安全機能を回避するメカニズムを特定。その回避策の現状と課題について詳細な分析結果を報告している。

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