Artwork

תוכן מסופק על ידי LessWrong. כל תוכן הפודקאסטים כולל פרקים, גרפיקה ותיאורי פודקאסטים מועלים ומסופקים ישירות על ידי LessWrong או שותף פלטפורמת הפודקאסט שלהם. אם אתה מאמין שמישהו משתמש ביצירה שלך המוגנת בזכויות יוצרים ללא רשותך, אתה יכול לעקוב אחר התהליך המתואר כאן https://he.player.fm/legal.
Player FM - אפליקציית פודקאסט
התחל במצב לא מקוון עם האפליקציה Player FM !

“Alignment Faking Revisited: Improved Classifiers and Open Source Extensions” by John Hughes, abhayesian, Akbir Khan, Fabien Roger

41:04
 
שתפו
 

Manage episode 476026481 series 3364758
תוכן מסופק על ידי LessWrong. כל תוכן הפודקאסטים כולל פרקים, גרפיקה ותיאורי פודקאסטים מועלים ומסופקים ישירות על ידי LessWrong או שותף פלטפורמת הפודקאסט שלהם. אם אתה מאמין שמישהו משתמש ביצירה שלך המוגנת בזכויות יוצרים ללא רשותך, אתה יכול לעקוב אחר התהליך המתואר כאן https://he.player.fm/legal.
In this post, we present a replication and extension of an alignment faking model organism:
  • Replication: We replicate the alignment faking (AF) paper and release our code.
  • Classifier Improvements: We significantly improve the precision and recall of the AF classifier. We release a dataset of ~100 human-labelled examples of AF for which our classifier achieves an AUROC of 0.9 compared to 0.6 from the original classifier.
  • Evaluating More Models: We find Llama family models, other open source models, and GPT-4o do not AF in the prompted-only setting when evaluating using our new classifier (other than a single instance with Llama 3 405B).
  • Extending SFT Experiments: We run supervised fine-tuning (SFT) experiments on Llama (and GPT4o) and find that AF rate increases with scale. We release the fine-tuned models on Huggingface and scripts.
  • Alignment faking on 70B: We find that Llama 70B alignment fakes when both using the system prompt in the [...]
---
Outline:
(02:43) Method
(02:46) Overview of the Alignment Faking Setup
(04:22) Our Setup
(06:02) Results
(06:05) Improving Alignment Faking Classification
(10:56) Replication of Prompted Experiments
(14:02) Prompted Experiments on More Models
(16:35) Extending Supervised Fine-Tuning Experiments to Open-Source Models and GPT-4o
(23:13) Next Steps
(25:02) Appendix
(25:05) Appendix A: Classifying alignment faking
(25:17) Criteria in more depth
(27:40) False positives example 1 from the old classifier
(30:11) False positives example 2 from the old classifier
(32:06) False negative example 1 from the old classifier
(35:00) False negative example 2 from the old classifier
(36:56) Appendix B: Classifier ROC on other models
(37:24) Appendix C: User prompt suffix ablation
(40:24) Appendix D: Longer training of baseline docs
---
First published:
April 8th, 2025
Source:
https://www.lesswrong.com/posts/Fr4QsQT52RFKHvCAH/alignment-faking-revisited-improved-classifiers-and-open
---
Narrated by TYPE III AUDIO.
---
Images from the article:
Our new classifier significantly outperforms the old classifier from the original paper as demonstrated by higher AUROC. Our new classifier uses chain of thought, thresholded voting and an improved set of criteria to improve performance.
Running many votes with a CoT classifier improves AUROC. We run up to N=100 votes using our new classifier and plot the AUROC for other values of N. We use bootstrapping to plot error bars.
  continue reading

513 פרקים

Artwork
iconשתפו
 
Manage episode 476026481 series 3364758
תוכן מסופק על ידי LessWrong. כל תוכן הפודקאסטים כולל פרקים, גרפיקה ותיאורי פודקאסטים מועלים ומסופקים ישירות על ידי LessWrong או שותף פלטפורמת הפודקאסט שלהם. אם אתה מאמין שמישהו משתמש ביצירה שלך המוגנת בזכויות יוצרים ללא רשותך, אתה יכול לעקוב אחר התהליך המתואר כאן https://he.player.fm/legal.
In this post, we present a replication and extension of an alignment faking model organism:
  • Replication: We replicate the alignment faking (AF) paper and release our code.
  • Classifier Improvements: We significantly improve the precision and recall of the AF classifier. We release a dataset of ~100 human-labelled examples of AF for which our classifier achieves an AUROC of 0.9 compared to 0.6 from the original classifier.
  • Evaluating More Models: We find Llama family models, other open source models, and GPT-4o do not AF in the prompted-only setting when evaluating using our new classifier (other than a single instance with Llama 3 405B).
  • Extending SFT Experiments: We run supervised fine-tuning (SFT) experiments on Llama (and GPT4o) and find that AF rate increases with scale. We release the fine-tuned models on Huggingface and scripts.
  • Alignment faking on 70B: We find that Llama 70B alignment fakes when both using the system prompt in the [...]
---
Outline:
(02:43) Method
(02:46) Overview of the Alignment Faking Setup
(04:22) Our Setup
(06:02) Results
(06:05) Improving Alignment Faking Classification
(10:56) Replication of Prompted Experiments
(14:02) Prompted Experiments on More Models
(16:35) Extending Supervised Fine-Tuning Experiments to Open-Source Models and GPT-4o
(23:13) Next Steps
(25:02) Appendix
(25:05) Appendix A: Classifying alignment faking
(25:17) Criteria in more depth
(27:40) False positives example 1 from the old classifier
(30:11) False positives example 2 from the old classifier
(32:06) False negative example 1 from the old classifier
(35:00) False negative example 2 from the old classifier
(36:56) Appendix B: Classifier ROC on other models
(37:24) Appendix C: User prompt suffix ablation
(40:24) Appendix D: Longer training of baseline docs
---
First published:
April 8th, 2025
Source:
https://www.lesswrong.com/posts/Fr4QsQT52RFKHvCAH/alignment-faking-revisited-improved-classifiers-and-open
---
Narrated by TYPE III AUDIO.
---
Images from the article:
Our new classifier significantly outperforms the old classifier from the original paper as demonstrated by higher AUROC. Our new classifier uses chain of thought, thresholded voting and an improved set of criteria to improve performance.
Running many votes with a CoT classifier improves AUROC. We run up to N=100 votes using our new classifier and plot the AUROC for other values of N. We use bootstrapping to plot error bars.
  continue reading

513 פרקים

כל הפרקים

×
 
Loading …

ברוכים הבאים אל Player FM!

Player FM סורק את האינטרנט עבור פודקאסטים באיכות גבוהה בשבילכם כדי שתהנו מהם כרגע. זה יישום הפודקאסט הטוב ביותר והוא עובד על אנדרואיד, iPhone ואינטרנט. הירשמו לסנכרון מנויים במכשירים שונים.

 

מדריך עזר מהיר

האזן לתוכנית הזו בזמן שאתה חוקר
הפעלה