训练策略复盘:只训最后几层避免移动目标,数据越多泛化越好
Sauers_ · x · 2026-10-18
Sauers 对实验效果之好感到意外,「模型就是想学」。经过迭代找到最佳训练策略:只训练最后几层有助于保留模型捕捉到的探针诱导差异,避免移动目标问题;更多训练数据有助泛化。问题灵感源于他在 Anima Labs 做转向探针实验时的担忧:也许测到的不只是转向效果,还有「探针存在」本身——零强度转向可能也让模型觉得略微 OOD。
所属事件:研究表明模型可学会察觉激活探针并区分训练与部署环境(15 条相关)→
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