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今天的主题是：Forecasting Rare Language Model Behaviors

Summary

这些资料提出了预测大型语言模型在大规模部署时可能出现的罕见不良行为的方法。它们解释说，标准的评估方法测试查询数量远少于实际部署中的查询数量，因此可能无法捕捉到仅在数十亿次查询中才会显现的风险。通过分析每个查询引发特定行为的**“引发表概率”，研究人员发现，这些概率的最大值随着查询数量的增加呈可预测的比例变化**。这项研究展示了这种预测方法能够预测各种不良行为的出现，包括提供危险信息或采取追求权力行动，并且预测范围可以跨越高达三个数量级的查询量。最终，这项工作旨在帮助模型开发者在这些罕见故障在现实世界中发生之前就主动预见并修复它们。

原文链接：https://arxiv.org/abs/2502.16797