Я измерил «личность» 6 open-source LLM (7B-9B), заглянув в их hidden states. Вот что получилось
#почитать
У LLM есть устойчивый стиль ответов даже без системного промпта. Я построил инструмент, который измеряет этот «характер» через проекции скрытых состояний на 7 контрастных осей (тёплый/холодный, многословный/лаконичный и др.) и протестировал его
на 6 open-weight моделях 7–9B.
Главный результат: alignment-тренировка сжимает поведенческое пространство моделей — подавляет оси позиции (уверенность, прямолинейность), сохраняя оси стиля (креативность, многословность). Llama 3.1 8B — самая
ограниченная (4/7 осей в слабой зоне), DeepSeek 7B сохраняет наибольшую независимость осей. Сравнение base vs instruct для 5 организаций подтверждает паттерн. Код и данные открыты.
✅Читать статью
#почитать
У LLM есть устойчивый стиль ответов даже без системного промпта. Я построил инструмент, который измеряет этот «характер» через проекции скрытых состояний на 7 контрастных осей (тёплый/холодный, многословный/лаконичный и др.) и протестировал его
на 6 open-weight моделях 7–9B.
Главный результат: alignment-тренировка сжимает поведенческое пространство моделей — подавляет оси позиции (уверенность, прямолинейность), сохраняя оси стиля (креативность, многословность). Llama 3.1 8B — самая
ограниченная (4/7 осей в слабой зоне), DeepSeek 7B сохраняет наибольшую независимость осей. Сравнение base vs instruct для 5 организаций подтверждает паттерн. Код и данные открыты.
✅Читать статью