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Safety as a Budget: Calibrating the Control Channel of Constrained GRPO for Vision-Language Models
arXiv cs.AI · Veröffentlicht am · 3 Min. Lesezeit
In 30 Sekunden
- Was passiert ist
- Researchers improved constrained GRPO training for vision-language models by treating safety as explicit budgets on harmful and over-refusal rates rather than indirect reward weights.
- Warum es zählt
- Matters for engineers building safety-aligned vision-language models who need direct control over acceptable refusal rates and harm thresholds.
- Achtung
- Method requires a calibrated scorer and judge-labeled training data; gains are largest for harms embedded in images, generalization to other domains unclear.
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- language model
- reinforcement learning
- grpo
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