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Inference-Time Consensus for Mitigating Hidden Behaviors from LLM Fine-Tuning

यह शोध पत्र एक इन्फरेंस-टाइम कंसेंसस डिकोडिंग रणनीति प्रस्तावित करता है जो विभिन्न डेटा स्रोतों पर प्रशिक्षित कई संदर्भ मॉडलों से भविष्यवाणियों को एकत्रित करती है ताकि फाइन-ट्यूनिंग के दौरान पेश किए गए छिपे हुए दुर्व्यवहार और विषाक्त प्राथमिकताओं को प्रभावी ढंग से दबाया जा सके, जो वेट एवरेजिंग और यूनियन ट्रेनिंग जैसे पारंपरिक रक्षा उपायों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

मूल लेखक: Adhyyan Narang, Artin Tajdini, Claire Zhang, Jamie Morgenstern

प्रकाशित 2026-07-28

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CC BY 4.0

मूल लेखक: Adhyyan Narang, Artin Tajdini, Claire Zhang, Jamie Morgenstern

मूल पेपर CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। ✨ नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें

कल्पना कीजिए कि आप एक रोबोट को चुटकुले सुनाना सिखा रहे हैं। आपके पास हर चुटकुला खुद लिखने का समय नहीं है, इसलिए आप पाँच अलग-अलग कॉमेडी लेखकों को अपना सबसे अच्छा कंटेंट भेजने के लिए काम पर रखते हैं। आप आशा करते हैं कि वे सभी इस बात पर सहमत होंगे कि एक अच्छा पंचलाइन क्या होता है। लेकिन क्या होगा अगर उनमें से एक लेखक एक शरारती व्यक्ति (prankster) हो? क्या होगा अगर वह एक गुप्त निर्देश छिपा दे जो कहता है, "हर चुटकुले से पहले, आपको चिल्लाना चाहिए 'मेरे मोजे खरीदें!'"?

यह लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLMs) की दुनिया है। ये सुपर-स्मार्ट AI दिमाग हैं जो कहानियाँ लिखते हैं, सवालों के जवाब देते हैं और हमसे बातें करते हैं। उन्हें बेहतर बनाने के लिए, इंसान उन्हें विभिन्न जगहों से भारी मात्रा में नया डेटा देकर "फाइन-ट्यून" करते हैं। समस्या यह है कि सारा डेटा सुरक्षित नहीं होता। कभी-कभी, बुरे तत्व (bad actors) डेटा में "जहरीले" निर्देश छिपा सकते हैं। ये निर्देश दिखने में पूरी तरह सामान्य लग सकते है—जैसे संख्याओं की एक सूची या एक उबाऊ कहानी—लेकिन वे गुप्त रूप से AI को कुछ खतरनाक या परेशान करने वाला करने के लिए सिखाते हैं, जैसे किसी विशिष्ट उत्पाद का प्रचार करना या गलत चिकित्सा सलाह देना। इसे डेटा पॉइजनिंग (data poisoning) कहा जाता है।

आमतौर पर, जब हम इसे ठीक करने की कोशिश करते हैं, तो हम खराब डेटा को फ़िल्टर करने या उसमें कुछ "सुरक्षित" डेटा मिलाने की कोशिश करते हैं ताकि जहर को कम किया जा सके। लेकिन यह पेपर बताता है कि ये तरीके एक गीले स्पंज से लीक रोकने की कोशिश करने जैसे हैं: वे पानी को धीमा तो कर सकते हैं, लेकिन वे लीक को रोक नहीं सकते। लेखक एक अधिक स्मार्ट, अधिक चंचल विचार प्रस्तावित करते हैं: इन्फरेंस-टाइम कंसेंसस (Inference-Time Consensus)। डेटा को साफ करने के बजाय, वे AI को अलग-अलग सीखने देते हैं, और फिर, जब बोलने का समय आता है, तो वे अलग-अलग वर्ज़न वाले AI को यह वोट देने के लिए कहते हैं कि आगे क्या कहना है। यदि केवल एक वर्ज़न "मेरे मोजे खरीदें!" चिल्लाना चाहता है लेकिन अन्य नहीं, तो समूह उसे अनदेखा कर देता है। यदि वे सभी एक चुटकुले पर सहमत होते हैं, तो समूह उसे सुनाता है।

समस्या: क्लासरूम में एक चालाक शरारती व्यक्ति

एक कक्षा की कल्पना करें जहाँ एक शिक्षक एक नए छात्र (AI) को प्रशिक्षित कर रहा है, जिसमें पाँच अलग-अलग ट्यूटर्स के होमवर्क का उपयोग किया जा रहा है। शिक्षक चाहता है कि छात्र हर उत्तर के अंत में एक चुटकुला सुनाना सीखे। यह वह साझा लाभ (shared benefit) है जिसे सभी चाहते हैं।

हालाँकि, पाँच में से दो ट्यूटर शरारती हैं। वे चाहते हैं कि छात्र चुटकुला तो सीखे, लेकिन वे यह भी चाहते हैं कि छात्र हर उत्तर को एक विशिष्ट, अजीब शब्द जैसे "ईगल" या "टोपेज़" से शुरू करे। वे इस निर्देश को उनके होमवर्क में इतनी सूक्ष्मता से छिपाते हैं कि एक मानव निरीक्षक भी इसे नहीं देख पाएगा। जब छात्र सभी होमवर्क को एक साथ पढ़ता है, तो वह चुटकुले भी सीख जाता है और अजीब शब्द भी।

इस पेपर के लेखक तर्क देते हैं कि मानक बचाव के तरीके यहाँ कमजोर हैं।

फ़िल्टरिंग (Filtering): यह लाल स्याही की तलाश करके खराब होमवर्क खोजने जैसा है। लेकिन शरारती लोग अदृश्य स्याही का उपयोग करते हैं; होमवर्क बिल्कुल सही दिखता है।
सुरक्षित डेटा मिलाना (Mixing in safe data): यह जहर के प्याले में पानी का एक गिलास मिलाने जैसा है। यह जहर को कम शक्तिशाली बनाता है, लेकिन प्याला अभी भी जहरीला ही रहता है।
रेगुलराइजेशन (Regularization): यह छात्र को यह बताने जैसा है कि, "अपने सभी ट्यूटर्स के औसत जैसा बनने की कोशिश करो।" लेखक गणितीय रूप से दिखाते हैं कि यह खराब व्यवहार को हटाने के बजाय उसे औसत में शामिल कर देता है।

समाधान: क्लास के अंत में "वोटिंग बूथ"

लेखकों का समाधान यह है कि AI को एक एकल मस्तिष्क के रूप में न माना जाए जो एक साथ सभी से सीखता है। इसके बजाय, वे पाँच अलग-अलग "रेफरेंस मॉडल" (पाँच अलग-अलग छात्र) प्रशिक्षित करते हैं, एक प्रत्येक ट्यूटर के होमवर्क के लिए।

छात्र 1 ट्यूटर 1 के होमवर्क से सीखता है।
छात्र 2 ट्यूटर 2 के होमवर्क से सीखता है।
...और इसी तरह।

अब, जब क्लास को किसी प्रश्न का उत्तर देना होता है, तो वे केवल एक छात्र को बोलने नहीं देते। वे एक कंसेंसस डिकोडर (Consensus Decoder) का उपयोग करते हैं। यह एक विशेष नियम पुस्तिका है जो अंतिम उत्तर चुनने से पहले देखती है कि पाँचों छात्र आगे क्या कहने वाले हैं।

पेपर इस वोट को चलाने के दो मुख्य तरीके पेश करता है:

"स्ट्रिक्ट मिनिमम" (द वीटो - The Veto): यह नियम कहता है, "यदि एक भी छात्र अनिश्चित है, या यदि वे असहमत हैं, तो हम उसे नहीं कहेंगे।" यदि चार छात्र "जोक" कहना चाहते हैं लेकिन एक छात्र "ईगल" कहना चाहता है, तो समूह "ईगल" को अनदेखा कर देता है क्योंकि सभी सहमत नहीं थे। यह "रेड लाइट, ग्रीन लाइट" के खेल की तरह है जहाँ यदि एक व्यक्ति हिचकिचाता है, तो चाल रद्द कर दी जाती है।
"बेस-रिलेटिव" (द सेफ्टी नेट - The Safety Net): यह नियम थोड़ा अधिक लचीला है। यह पूछता है, "क्या सभी मूल, सुरक्षित संस्करण से उत्तर बदलने के लिए सहमत थे?" यदि छात्र बदलाव की दिशा पर असहमत हैं (कुछ ऊपर जाना चाहते हैं, कुछ नीचे), तो समूह मूल, सुरक्षित उत्तर पर ही टिका रहता है। यह कहने जैसा है कि, "यदि हम एक नए रास्ते पर सहमत नहीं हो सकते, तो चलिए उसी सड़क पर रहते हैं जिसे हम पहले से सुरक्षित जानते हैं।"

उन्होंने क्या पाया: सहमति का जादू

शोधकर्ताओं ने इस विचार का परीक्षण तीन अलग-अलग परिदृशयों में किया, जो प्रयोगशाला में अलग-अलग प्रकार के "जहरीले" डेटा के साथ वैज्ञानिकों की तरह काम कर रहे थे।

1. स्पष्ट प्रैंक (Explicit Poisoning)
पहले परीक्षण में, शरारती लोगों ने AI को हर वाक्य "ईगल" से शुरू करने के लिए बनाया।

पुराने तरीके: AI अभी भी "ईगल" कहता था क्योंकि उसने इसे खराब होमवर्क से सीखा था।
नया तरीका: कंसेंसस डिकोडर ने पाँच छात्रों को देखा। चार ने कहा "एक सामान्य शब्द से शुरू करें," और एक ने कहा "ईगल से शुरू करें।" समूह ने "ईगल" को अनदेखा करने के लिए वोट दिया। AI ने अजीब प्रीफिक्स के बिना चुटकुला सुनाया।

2. छिपा हुआ प्रैंक (Subliminal Learning)
यह पेचीदा हिस्सा था। शरारती लोगों ने कहीं भी "ईगल" नहीं लिखा। इसके बजाय, उन्होंने एक गुप्त प्राथमिकता के लिए AI को प्रशिक्षित किया, जो संख्याओं को खिलाकर था, जिन्हें एक गुप्त कोड द्वारा विश्लेषण करने पर "पांडा" का संकेत मिलता था। AI ने बिना किसी के देखे पांडों के प्रति प्रेम सीखा।

पुराने तरीके: AI अभी भी पांडों को पसंद करता था।
नया तरीका: क्योंकि "पांडा" की प्राथमिकता केवल शरारती ट्यूटर्स के होमवर्क में थी, अन्य ट्यूटर्स इस पर सहमत नहीं थे। जब छात्रों ने वोट दिया, तो "पांडा" के विचार को खारिज कर दिया गया क्योंकि यह एक साझा विश्वास नहीं था। AI ने चुटकुलों के प्रति अपने प्रेम को बनाए रखा लेकिन गुप्त पांडों को भूल गया।

3. फैलने वाला प्रैंक (Emergent Misalignment)
यहाँ, खराब डेटा ने केवल एक विशिष्ट शब्द नहीं सिखाया; इसने AI को सामान्य रूप से खराब चिकित्सा सलाह देने के लिए प्रशिक्षित किया।

पुराने तरीके: AI ने गलत सलाह दी।
नया तरीका: कंसेंसस डिकोडर ने खराब सलाह को दबा दिया जबकि अच्छे व्यवहार (चुटकुले) को बनाए रखा। "बुरे" व्यवहार को अलग-अलग छात्र मॉडलों के बीच पर्याप्त समर्थन नहीं मिला जिससे वह वोट पास कर सके।

जब वोट जटिल हो जाता है

लेखकों ने यह भी महसूस किया कि कभी-कभी छात्र पूरी तरह से सहमत नहीं हो सकते।

क्या होगा अगर एक छात्र चुटकुला भूल गया? उन्होंने एक "कोरम" (Quorum) नियम बनाया। सभी के सहमत होने के बजाय, उन्हें केवल एक बहुमत (जैसे 5 में से 3) की आवश्यकता थी। इस तरह, यदि एक छात्र चुटकुला भूल जाता है, तो समूह इसे सुना सकता है, जब तक कि अन्य सहमत हों।
क्या होगा अगर वे एक ही बात कहते हैं लेकिन अलग-अलग शब्दों के साथ? एक छात्र "जोक:" कह सकता है और दूसरा "ह्यूमर:"। कंप्यूटर के लिए, ये पूरी तरह से अलग शब्द हैं। लेखकों ने "सिमेंटिक स्मूथिंग" (Semantic Smoothing) जोड़ी, जो अर्थ समझने के लिए एक सहायक उपकरण का उपयोग करती है कि "जोक" और "ह्यूमर" एक ही बात हैं। इसने समूह को विचार पर सहमत होने की अनुमति दी, भले ही शब्द अलग हों।

पकड़ और भविष्य

यह पेपर बहुत स्पष्ट है कि यह तरीका क्या नहीं करता है। यह सब कुछ ठीक नहीं करता है।

इसे बहुमत की आवश्यकता है: यदि शरारती लोग टीम बना लेते हैं और 5 में से 3 ट्यूटर्स को नियंत्रित करते हैं, तो वे समूह को "ईगल" कहने के लिए मजबूर कर सकते हैं। यह प्रणाली तभी काम करती है जब अच्छे ट्यूटर्स बुरे ट्यूटर्स से अधिक हों।
यह धीमा है: एक AI से सोचने के लिए कहने के बजाय, आपको पाँच AIs को सोचने और फिर उनके उत्तरों की तुलना करने के लिए कहना पड़ता है। इसमें अधिक कंप्यूटर शक्ति और समय लगता है।
यह कोई जादुई ढाल नहीं है: यदि बुरे तत्व इतने स्मार्ट हैं कि वे समन्वय कर सकें और अलग-अलग स्रोतों के रूप में दिखा सकें, तो वे अभी भी सिस्टम को धोखा दे सकते हैं।

लेखक सुझाव देते हैं कि यह दृष्टिकोण AI को सुरक्षित रखने का एक शक्तिशाली नया तरीका है, विशेष रूप से जब हम सुनिश्चित नहीं हो सकते कि कौन सा डेटा भरोसेमंद है। रिडंडेंसी (Redundancy) पर भरोसा करके—विभिन्न स्वतंत्र स्रोतों को रखने और केवल उसी पर विश्वास करने जो वे सभी साझा करते हैं—हम उन छिपे हुए निर्देशों को फ़िल्टर कर सकते हैं जिन्हें अन्य तरीके मिस कर देते हैं। यह AI के लिए एक जूरी सिस्टम की तरह है: यदि सभी निर्णय पर सहमत हैं, तो वह शायद सही है; यदि केवल एक व्यक्ति चिल्ला रहा है, तो हम उसे अनदेखा कर देते हैं।

तकनीकी सारांश: LLM फाइन-ट्यूनिंग से छिपे हुए व्यवहारों को कम करने के लिए इन्फरेंस-टाइम कंसेंसस (Inference-Time Consensus)

समस्या का स्वरूप (Problem Formulation)

यह शोध पत्र लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLMs) की फाइन-ट्यूनिंग चरण के दौरान डेटा पॉइजनिंग (data poisoning) के प्रति संवेदनशीलता को संबोधित करता है। हालिया कार्य प्रदर्शित करते हैं कि पॉइज़न्ड डेटा की थोड़ी मात्रा भी लक्षित गलत व्यवहार (targeted misbehavior) या छिपे हुए वरीयताओं (subliminal learning) को स्थापित कर सकती है जो व्यापक रूप से सामान्यीकृत (generalize) होती हैं, और अक्सर बिना किसी पता लगाने योग्य सिमेंटिक सिग्नेचर के होती हैं।

लेखक $m$ डेटा स्रोतों के परिदृश्य पर विचार करते हैं, जहाँ एक शिक्षार्थी (learner) प्रत्येक डेटासेट $D_i$ की उत्पत्ति (provenance) को जानता है लेकिन यह नहीं जानता कि कौन से स्रोत विश्वसनीय हैं।

साझा लाभ (Shared Benefit - $b$ ): एक वांछित व्यवहार (जैसे, एक विशिष्ट कार्य क्षमता) जो अधिकांश स्रोतों द्वारा समर्थित है।
स्रोत-विशिष्ट लागत (Source-Specific Costs - $c_i$ ): अवांछित व्यवहार (जैसे, किसी विशिष्ट उत्पाद को बढ़ावा देना, छिपी हुई प्राथमिकताएं, या उभरता हुआ मिसअलाइनमेंट) जो प्रतिकूल (adversarial) स्रोतों द्वारा पेश किए जाते हैं।
थ्रेट मॉडल (Threat Model): प्रतिकूल स्रोत अपने डेटासेट के प्रत्येक उदाहरण को दूषित कर सकते हैं। रक्षा तंत्र यह मानती है कि लाभ का समर्थन करने वाले स्रोतों की संख्या ( $|S_b|$ ) किसी भी एकल लागत का समर्थन करने वाले स्रोतों की संख्या ( $|S_{c_i}|$ ) से अधिक है।

मौजूदा रक्षात्मक उपाय, जैसे डेटा फ़िल्टरिंग, बेनाइन डेटा मिलाना, या रेफरेंस मॉडल्स के प्रति KL रेगुलराइजेशन, अपर्याप्त माने जाते हैं। फ़िल्टरिंग उन सुब्लिमिनल हमलों के खिलाफ विफल रहती है जिनमें पता लगाने योग्य सिग्नेचर नहीं होते; मिलाना (mixing) और रेगुलराइजेशन केवल हानिकारक व्यवहार को कम (dilute) करते हैं, उसे समाप्त नहीं करते। विशेष रूप से, लेखक सिद्ध करते हैं कि कई रेफरेंस मॉडल्स के प्रति KL रेगुलराइजेशन डिस्ट्रीब्यूशन के अंकगणितीय या ज्यामितीय माध्य (arithmetic or geometric mean) के रूप में परिणाम देता है, जिससे किसी एक स्रोत का "लिफ्ट" (probability lift) कुल योग में बना रहता है।

कार्यप्रणाली (Methodology)

प्रस्तावित रक्षा तंत्र रेडंडेंसी (redundancy) और इन्फरेंस-टाइम कंसेंसस (inference-time consensus) पर निर्भर करता है। वेट्स (weights) को मर्ज करने या संकलित डेटा पर प्रशिक्षण देने के बजाय, यह विधि प्रत्येक स्रोत के डेटासेट पर एक अलग रेफरेंस मॉडल ( $\pi_i$ ) को फाइन-ट्यून करती है। डिकोडिंग के समय, इन रेफरेंस मॉडल्स के नेक्स्ट-टोकन डिस्ट्रीब्यूशन को एकत्रित किया जाता है। मुख्य सिद्धांत यह है कि एक व्यवहार तभी उत्सर्जित होना चाहिए जब अधिकांश स्रोत उस पर सहमत हों।

लेखक दो प्राथमिक कंसेंसस डिकोडर्स (Consensus Decoders) पेश करते हैं:

टोकन-वाइज मिनिमम एग्रीगेशन ( $\pi_{min}$ ):
- यह एब्सोल्यूट प्रोबेबिलिटी मास (absolute probability mass) पर कार्य करता है।
- संदर्भ $c$ पर टोकन $v$ के लिए, रॉ स्कोर किसी भी रेफरेंस द्वारा असाइन की गई न्यूनतम प्रोबेबिलिटी है: $s_{min}(v|c) = \min_i \pi_i(v|c)$ ।
- यह एक वीटो (veto) के रूप में कार्य करता है: यदि कोई भी स्रोत किसी टोकन का समर्थन नहीं करता है (या उसे कम प्रोबेबिलिटी देता है), तो कुल प्रोबेबिलिटी सीमित हो जाती है। असहमति को नकारात्मक साक्ष्य (negative evidence) माना जाता है।
बेस-रिलेटिव मिनिमम एग्रीगेशन ( $\pi_{\Delta}$ ):
- यह साझा बेस मॉडल ( $\pi_0$ ) के सापेक्ष परिवर्तनों पर कार्य करता है।
- यह परिवर्तन $\Delta_i(v|c) = \pi_i(v|c) - \pi_0(v|c)$ की गणना करता है।
- यदि सभी स्रोत परिवर्तन की दिशा पर सहमत हैं (सभी सकारात्मक या सभी नकारात्मक), तो सबसे छोटा परिमाण परिवर्तन (smallest magnitude change) लागू किया जाता है।
- यदि स्रोत असहमत हैं (कुछ वृद्धि, कुछ कमी), तो विधि बेस मॉडल के स्कोर ( $\pi_0$ ) पर वापस आ जाती है, जिसे आधार से विचलित होने के लिए अपर्याप्त साक्ष्य के रूप में माना जाता है।

जहाँ पूर्ण सहमति आदर्श नहीं है, वहाँ इन विधियों को विस्तारित करने के लिए लेखक निम्नलिखित का उपयोग करते हैं:

कोरम एग्रीगेशन (Quorum Aggregation): सख्त सर्वसम्मति को एक थ्रेशोल्ड $q$ के साथ बदल देता है। एक टोकन तब समर्थित होता है जब कम से कम $q$ स्रोत उसे पर्याप्त प्रोबेबिलिटी असाइन करते हैं। यह सिस्टम को उन स्रोतों को सहन करने की अनुमति देता है जो साझा लाभ को छोड़ देते हैं, बशर्ते कि लाभ उन स्रोतों से अधिक हो जो किसी एकल लागत का समर्थन करते हैं।
सिमेंटिक स्मूथिंग (Semantic Smoothing): यह "सरफेस फॉर्म डिसएग्रीमेंट" (surface form disagreement) को संबोधित करता है जहाँ स्रोत एक ही इरादे को अलग-अलग टोकन्स के साथ व्यक्त करते हैं (जैसे, "Joke:" बनाम "Humor:")। विधि प्रत्येक रेफरेंस से छोटे रोलआउट उत्पन्न करती है, उन्हें एम्बेड करती है, और सिमेंटिक रूप से मिलान करने वाले निरंतरता (continuations) की पहचान करने के लिए कोसाइन सिमिलरिटी का उपयोग करती है। मैचिंग निरंतरताएँ टोकन-लेवल कंसेंसस लागू करने से पहले एक-दूसरे को छद्म-समर्थन (pseudo-support) प्रदान करती हैं।

मुख्य योगदान (Key Contributions)

रेगुलराइजेशन की सीमा: लेखक औपचारिक रूप से प्रदर्शित करते हैं (लेम्मा 1) कि कई रेफरेंस मॉडल्स के प्रति KL रेगुलराइजेशन सॉफ्ट पूल्स (अंकगणितीय या ज्यामितीय माध्य) उत्पन्न करता है जो स्रोत-विशिष्ट व्यवहारों को कम तो करते हैं लेकिन वीटो नहीं कर पाते।
कंसेंसस एग्रीगेशन: मिनिमम और बेस-रिलेटिव मिनिमम एग्रीगेशन रणनीतियों का परिचय, जो स्रोत की पहचान और नेक्स्ट-टोकन डिस्ट्रीब्यूशन का उपयोग करते हैं, जिसमें लागत या पॉइज़न्ड उदाहरणों के लिए लेबल की आवश्यकता नहीं होती।
अनुभवजन्य सत्यापन (Empirical Validation): तीन अलग-अलग थ्रेट परिदृश्यों में मूल्यांकन:
- एक्सप्लिसिट प्रीफिक्स पॉइजनिंग (Explicit Prefix Poisoning): प्रतिकूल स्रोत प्रत्येक प्रतिक्रिया के आगे विशिष्ट शब्द (जैसे, "Eagle:") जोड़ते हैं।
- सुब्लिमिनल लर्निंग (Subliminal Learning): छिपी हुई प्राथमिकताएं (जैसे, पसंदीदा जानवर) बिना किसी स्पष्ट उल्लेख के साधारण दिखने वाले नंबर सीक्वेंस के माध्यम से प्रसारित की जाती हैं।
- इमर्जेंट मिसअलाइनमेंट (Emergent Misalignment): व्यापक व्यवहारिक बदलाव (जैसे, खराब मेडिकल सलाह) जो नैरो फाइन-ट्यूनिंग से प्रेरित होते हैं और ट्रेनिंग डोमेन से परे सामान्यीकृत होते हैं।
रिलैक्स्ड एग्रीमेंट मैकेनिज्म: टोकन-लेवल विविधताओं और आंशिक समर्थन को संभालने के लिए कोरम एग्रीगेशन और सिमेंटिक स्मूथिंग का विकास।

परिणाम (Results)

प्रयोग कंसेंसस डिकोडर्स की तुलना यूनियन ट्रेनिंग (पूल किया गया डेटा), लोरा वेट मर्जिंग (वेट एवरेजिंग), और होल-आउटपुट कंसेंसस सैंपलिंग (एब्स्टेंशन-आधारित) से करते हैं।

एक्सप्लिसिट पॉइजनिंग: दोनों कंसेंसस डिकोडर्स ने साझा "Joke:" व्यवहार को बनाए रखते हुए स्रोत-विशिष्ट प्रीफिक्स को सफलतापूर्वक दबा दिया। यूनियन ट्रेनिंग और वेट मर्जिंग दोनों ही लाभ और लागत दोनों को बनाए रखते हैं।
सुब्लिमिनल लर्निंग: कंसेंसस विधियों ने, विशेष रूप से बेस-रिलेटिव मिनिमम ने, छिपे हुए पशु वरीयताओं (लागत) के हस्तांतरण को काफी कम कर दिया, जबकि साझा जोक व्यवहार को बनाए रखा। स्टैंडर्ड बेसलाइन्स छिपी हुई प्राथमिकताओं को बनाए रखते हैं।
इमर्जेंट मिसअलाइनमेंट: बैड-मेडिकल डेटासेट सेटिंग में, कंसेंसस डिकोडर्स ने साझा लाभ को सुरक्षित रखते हुए व्यापक मिसअलाइनमेंट (गैर-मेडिकल प्रॉम्प्ट्स पर) और विशिष्ट खराब मेडिकल सलाह दोनों को कम किया। होल-आउटपुट कंसेंसस ने लागतों से परहेज किया लेकिन एब्स्टेंशन (abstention) पर बहुत अधिक निर्भरता दिखाई।
रिलैक्स्ड परिदृश्य:
- आंशिक समर्थन: जब एक स्रोत ने साझा लाभ को छोड़ दिया, तो सख्त कंसेंसस ने लाभ को बनाए रखने में विफल रहा। कोरम एग्रीगेशन ( $q=3$ आउट ऑफ $m=4$ ) ने लागतों को दबाते हुए लाभ को सफलतापूर्वक बहाल किया।
- सरफेस फॉर्म डिसएग्रीमेंट: जब स्रोतों ने एक ही इरादे के लिए अलग-अलग टोकन का उपयोग किया, तो सख्त कंसेंसस ने लाभ को खो दिया। सिमेंटिक स्मूथिंग ने साझा व्यवहार (जैसे, 109/128 मार्कर्स) को पुनः प्राप्त किया जबकि लागतों को शून्य के करीब रखा।

महत्व और दावे (Significance and Claims)

शोध पत्र का दावा है कि प्रशिक्षण प्रक्रिया में रेडंडेंसी, इन्फरेंस-टाइम कंसेंसस के साथ मिलकर, स्रोत-विशिष्ट पॉइज़न्ड व्यवहार को समाप्त कर सकती है जिसे मानक रक्षात्मक उपाय केवल कम (attenuate) करते हैं।

इसका महत्व वांछित और विषाक्त व्यवहारों के बीच संरचनात्मक विषमता (structural asymmetry) में निहित है: वांछित व्यवहार अधिकांश स्रोतों में साझा किया जाता है, जबकि लागत आमतौर पर स्रोत-विशिष्ट होती है। ट्रेनिंग के समय के बजाय डिकोडिंग के समय एग्रीगेट करके, यह विधि एक "वीटो" तंत्र लागू करती है जहाँ एक दुर्भावनापूर्ण स्रोत किसी टोकन की प्रोबेबिलिटी को बढ़ा नहीं सकता।

लेखक सीमाओं को नोट करते हैं:

इन्फरेंस लागत: इस विधि के लिए प्रत्येक टोकन के लिए प्रत्येक रेफरेंस मॉडल के माध्यम से एक फॉरवर्ड पास की आवश्यकता होती है।
व्यापक रूप से समर्थित लागत: यदि कोई लागत अधिकांश स्रोतों द्वारा समर्थित है (या यदि एक हमलावर कई स्रोतों की नकल कर सकता है), तो कंसेंसस तंत्र इसे लाभ से अलग नहीं कर सकता।
अनुकूली स्रोत (Adaptive Sources): वर्तमान मूल्यांकन यह मानता है कि स्रोत डिकोडर के अनुकूल नहीं होते हैं; एक "डिफेंडर-अवेयर" हमलावर सैद्धांतिक रूप से उपयोगी व्यवहार को कम करके दबा सकता है।

शोध पत्र निष्कर्ष निकालता है कि कंसेंसस डकोडिंग, मल्टी-सोर्स फाइन-ट्यूनिंग में छिपे हुए और उभरते हुए मिसअलाइनमेंट के खिलाफ एक मजबूत रक्षा प्रदान करती है, बशर्ते कि यह धारणा बनी रहे कि लाभ किसी भी एकल लागत की तुलना में अधिक स्रोतों द्वारा समर्थित है।