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On-Policy Distillation for LLM Safety: A Routing Approach to Template-Robust Realignment
arXiv cs.AI · Publié le · 3 min de lecture
En 30 secondes
- Ce qui s'est passé
- ROPD défend les modèles de langage fine-tunés contre l'injection de données malveillantes qui encodent des comportements nuisibles tout en préservant les compétences métier.
- Pourquoi ça compte
- Pertinent pour les ingénieurs déployant des LLMs spécialisés de sources non fiables ou inquiets des attaques par empoisonnement de données lors de l'adaptation.
- Vigilance
- ROPD se dégrade sous les décalages de templates, bien que moins sévèrement que les méthodes existantes. L'immunité complète au jailbreaking reste non prouvée en pratique.
- llm
- language model
- prompt
- fine-tun
- distill
Les patterns derrière cette actualité
- Machine Learning Model-Based Routing
- Spotlighting & Data Marking
- Agentic Context Engineering (Evolving Playbook)
Chacun explique le fonctionnement de la technique, quand elle vaut son coût et où elle casse.
The Agent Architect
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