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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
- Researchers propose ROPD, a method to defend fine-tuned language models against malicious data injection that embeds harmful behaviors while preserving task skills.
- Pourquoi ça compte
- Matters for engineers deploying specialized LLMs from untrusted sources or concerned about downstream data poisoning attacks during model adaptation.
- Vigilance
- ROPD shows degradation under template shifts, though less severe than existing methods. Complete immunity to jailbreaking remains unproven in practice.
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- language model
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- fine-tun
- distill
The Agent Architect
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