arXiv · cs.CL· Yuan-Chen Chang·· 12 天前AI 评分51
CATCH 持续对抗训练提升 LLM 诚实性并跨基准迁移
CAT-alyzing Honesty: Continuous Adversarial Training for Transferable LLM Honesty
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Yuan-Chen Chang
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.22292v1
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AI 导读
论文提出 CATCH（Continuous Adversarial Training for Consistent Honesty），借鉴拒答有害请求的对抗训练方法，让模型朝诚实回答训练、远离不诚实回答，同时保持模型能力。在 Llama-3.3-70B-Instruct 和 Qwen3-3.6-27B 两种架构上，仅用数百个自述场景构造的训练目标，即可在 MASK 基准降低施压下的不诚实、在 Among Us 多智能体游戏中增加坦白、在 AuditBench 提升隐藏行为发现率；效果优于提示词和监督微调，诚实性与 SOTA 激活引导相当，但在保持实用性上更优。
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